Flink CDC 2.3 发布，持续优化性能，更多连接器支持增量快照，新增 Db2 支持-阿里云开发者社区

Flink CDC 2.3 发布，持续优化性能，更多连接器支持增量快照，新增 Db2 支持

2022-11-25 5761

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本文涉及的产品

实时计算 Flink 版，5000CU*H 3个月

简介： Flink CDC 2.3 发布，新增 Db2 数据源，MongoDB CDC 和 Oracle CDC支持增量快照，MySQL CDC 性能大幅提升

作者｜阮航 & 徐榜江

一、Flink CDC 简介

Flink CDC^[1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。

作为新一代的实时数据集成框架，Flink CDC 具有全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等技术优势，同时社区提供了完整的文档支持^[2]。在 Flink CDC 开源的两年多时间里，社区成长迅速，目前 Flink CDC 社区已有 76 位贡献者，7 位 Maintainer，社区钉钉用户群超过 7800 人。

二、 Flink CDC 2.3 概览

在社区用户和贡献者们的共同努力下， Flink CDC 2.3 正式发布了：

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/releases/tag/release-2.3.0

2.3 版本共有 49 位社区贡献者参与贡献，累计解决 126 个 issue，合并了 133 个 PR，贡献者们累计贡献了 170+ 提交。从代码分布上看，MySQL CDC，MongoDB CDC， Oracle CDC，增量快照框架（flink-cdc-base）模块以及文档模块均为用户带来了很多特性和改进。

面对如此多的改进和特性，本文通过下图带你 3 分钟快速了解 Flink CDC 2.3 版本的重大改进和核心特性。

新增 Db2 CDC 连接器，解锁读取 Db2 数据库，支持全量和增量一体化同步。
MongoDB CDC，Oracle CDC 两大连接器均接入了增量快照框架，从而提供了无锁读取，并发读取和断点续传的能力。
MySQL CDC 连接器在 2.3 版本里进行了诸多性能优化和稳定性大改进，极大提升了生产稳定性和性能。
Flink CDC 2.2 版本兼容了 Flink 1.13 和 Flink 1.14， Flink CDC 2.3 在此基础上继续兼容了 Flink 1.15 & 1.16 大版本，从而兼容了 Flink 的四个大版本。这意味着 CDC 的 SQL connector 可以跑在不同的 Flink 集群上而无需任何修改，如果是 DataStream 用户也可以参考 SQL Connector 的打包方式，实现跨版本兼容。
OceanBase CDC 连接器支持将全部数据库类型对接到 Flink SQL，也就是说 OceanBase 所有类型的字段均支持同步。
MySQL CDC 和 OceanBase CDC 连接器提供中文文档，这可以更好地帮助到中文用户。

三、详解核心特性和重要改进

Flink CDC 2.3 版本带来了诸多重要的改进和特性，本文挑选最重要的四个进行深入解读。

3.1 新增Db2 CDC 连接器

Db2 是 IBM 开发的关系型数据库管理系统^[3]。Db2 CDC 连接器可以捕获 Db2 数据库中表的行级变更，其实现原理是基于 ASN Capture/Apply agents 提供的 SQL 复制能力，将数据库中开启 capture mode 的表的变更存到指定的 change table 中。Db2 CDC 连接器首先通过 JDBC 读取表中的历史数据，再从 change table 中获取增量变更数据，从而实现全增量同步。

3.2 MongoDB CDC，Oracle CDC 连接器支持增量快照算法

在 Flink CDC 2.3 版本中，MongoDB CDC 连接器和 Oracle CDC 连接器都对接到了 Flink CDC 增量快照框架上，实现了增量快照算法，从而提供无锁读取，并行读取和断点续传的功能。

至此，Flink CDC 支持增量快照算法的数据源不断扩大，在接下来的版本中，社区也在规划让更多的连接器对接到增量快照框架上。

3.3 MySQL CDC 连接器优化

作为社区最受用户关注的 MySQL CDC 连接器，2.3 版本中社区引入了诸多高级特性，极大地提升了性能和稳定性，具体包括：

3.3.1 支持指定位点启动

MySQL CDC 连接器支持从指定的位点启动作业。可以通过 timestamp，binlog offset 或 binlog gtid 的方式指定作业启动时的 binlog 具体位置，还支持设置为 earliest-offset 从最早的 binlog 位点启动作业。

3.3.2 分片算法优化

2.3 版本对全量阶段分片算法进行优化。将目前的同步分片改为异步进行，支持用户指定主键中某一列作为分片的切分列，并且分片过程支持 checkpoint，提升了全量读取阶段时因为同步分片阻塞导致的性能问题。

3.3.3 稳定性提升

MySQL CDC 连接器支持全部字符集对接到 Flink SQL，解锁更多用户场景，支持宽容默认值提升作业对不规范 DDL 的容忍度，支持自动获取数据库的时区从而解决时区问题。

3.3.4 性能提升

2.3 版本 MySQL CDC 重点优化了内存和读取性能，通过 JM 里的 meta 复用和 TM 中流式读取等改进降低了 JM 和 TM 的内存使用；同时通过优化 binlog 解析逻辑提升了 binlog 读取性能。

3.4 其他改进

Flink CDC 2.3 版本兼容了 Flink 1.13，1.14，1.15 和 1.16 四个大版本，极大地降低用户 Connector 的升级和运维成本。
OceanBase CDC 修复了时区问题，支持全类型对接到 Flink SQL，并提供了更多的配置项，支持更灵活的配置。如新增加 table-list 配置项，支持访问多张 OceanBase 数据表等。
MongoDB CDC 支持了更多的数据类型，优化了捕获表的筛选过程。
TiDB CDC 修复了全增量切换时数据丢失问题，支持读取时 region 切换。
Postgres CDC 支持 geometry 类型，开放了更多配置项，支持配置 changelog mode 来过滤发送的数据。
SqlServer CDC 支持了更多的版本，并对文档^[4]进行完善。
MySQL CDC 和 OceanBase CDC 连接器提供了中文文档^[5]^[6]，此外还对 OceanBase CDC 连接器提供了视频教程^[7]。

四、未来规划

Flink CDC 开源社区的发展，得益于贡献者们的无私贡献和 Maintainer 成员的开源布道，更离不开广大 Flink CDC 用户群体的积极反馈和宣传布道，Flink CDC 社区将会继续做好开源社区建设。当前 Flink CDC 社区正在做 2.4 版本的规划^[8]，也欢迎所有用户和贡献者参与反馈，在接下来的 2.4 版本，社区主要方向计划从下述四个方面展开：

数据源完善

支持更多的数据源，推动更多的 CDC 连接器接入增量快照框架，支持无锁读取、并发读取、断点续传等特性。

可观测性提升

提供限流功能，以降低全量阶段对数据库产生的查询压力；提供更丰富的监控指标，可以获取到任务进度相关指标监控任务状态。

性能提升

全量阶段支持使用 Batch 模式同步全量阶段数据，提升全量阶段性能；全量读取阶段结束后自动释放空闲 reader 资源等。

易用性提升

提升连接器的易用性，比如简化开箱即用的配置参数，提供 Datastream API 程序示例等。

致谢：

感谢所有为 Flink CDC 2.3 版本做出贡献的覃立辉、莫贤彬、rookiegao、He Wang 等 49 位社区贡献者，特别感谢社区的四位 Maintainer 成员阮航、孙家宝、龚中强和任庆盛为 2.3 版本发布所做的杰出工作。

阿里云实时计算 Flink 版提供更多企业级 Flink CDC 能力^[9]，包括了分库分表合并、表结构变更同步、整库同步等重要功能，更好的支持了阿里云实时数仓 ODPS-Hologres 等产品，同时使用可无缝构建实时数据仓库。欢迎感兴趣的用户移步阿里云产品官网体验使用。

贡献者列表：

01410172，Amber Moe，Dezhi Cai，Enoch，Hang Ruan，He Wang，JiaJia，Jiabao Sun，Junwang Zhao，Kyle Dong，Leonard Xu，Matrix42，Paul Lin，Qingsheng Ren，Qishang Zhong，Rinka，Sergey Nuyanzin，Tigran Manasyan，camelus，dujie，ehui，empcl，fbad，gongzhongqiang，hehuiyuan，hele.kc，hsldymq，jiabao.sun，legendtkl，leixin，leozlliang，lidoudou1993，lincoln lee，lxxawfl，lzshlzsh，molsion，molsionmo，pacino，rookiegao，skylines，sunny，vanliu，wangminchao，wangxiaojing，xieyi888，yurunchuan，zhmin，阿洋，莫贤彬