Flink CDC哪位有空给review一下？

根据您提供的问题以及知识库中的相关资料，以下是对问题的详细解答：

问题背景

您提到Flink CDC修复了一个在StarRocks中建表的bug，并希望有人能够对相关代码进行review。此问题涉及到Flink CDC与StarRocks的集成，尤其是在数据同步过程中自动建表的功能。

根据知识库中的资料，StarRocks连接器支持通过Flink CDC实现自动建库建表和表结构变更同步。这些功能依赖于pipeline模块的配置以及schema.change.behavior参数的行为模式。

关键点分析

1. StarRocks自动建表功能

StarRocks连接器支持在下游目标端（即StarRocks）中自动创建数据库和表。如果上游数据源中的表不存在于下游，则会根据上游表的Schema自动生成对应的表结构。
- 自动建表的关键参数包括： - table.create.properties.*：用于设置自动创建表时的选项。 - starrocks.create.table.properties：定义表的存储引擎、主键分布策略等属性。

2. Pipeline模块的Schema变更行为

在Flink CDC中，pipeline模块的schema.change.behavior参数决定了如何处理Schema变更事件。常见的模式包括： - LENIENT：将Schema变更转换为目标端可处理的形式，例如列重命名会被拆分为新增列和更改列类型。 - EVOLVE：直接将所有Schema变更应用到目标端，若失败则抛出异常。 - EXCEPTION：不允许任何Schema变更，遇到变更事件时会抛出异常。

如果修复的bug涉及建表逻辑，可能需要检查以下内容： - 是否正确处理了schema.change.behavior的配置。 - 是否兼容StarRocks的DDL语法规则。

3. CTAS语句的使用

CTAS（CREATE TABLE AS）语句是Flink CDC与StarRocks集成的重要工具，用于在StarRocks中自动创建与MySQL表结构一致的表，并同步数据。
- CTAS语句的关键特性： - 支持自动同步上游表的Schema变更。 - 支持添加可空列、删除可空列、重命名列等操作。 - 不支持数据类型变更、主键或索引变更等复杂操作。

如果修复的bug与CTAS语句相关，建议重点检查以下内容： - CTAS语句是否正确生成了StarRocks的建表语句。 - 是否正确处理了Schema变更的同步策略。

Review建议

1. 代码审查的重点

在审查代码时，建议关注以下几个方面： - 建表逻辑的正确性： - 检查是否正确解析了上游表的Schema，并生成符合StarRocks语法的建表语句。 - 确保table.create.properties.*参数被正确传递并应用于建表过程。 - Schema变更的处理： - 验证schema.change.behavior参数的行为是否符合预期。 - 确保在LENIENT或EVOLVE模式下，Schema变更能够被正确转换或应用。 - CTAS语句的兼容性： - 检查CTAS语句是否能够正确同步MySQL表的Schema和数据。 - 验证是否支持常见的Schema变更操作（如添加可空列、删除可空列等）。

2. 测试用例的覆盖

为了确保修复的bug不会引入新的问题，建议补充以下测试用例： - 基本功能测试： - 测试从MySQL同步数据到StarRocks的基本流程。 - 验证自动建表功能是否正常工作。 - Schema变更测试： - 测试添加可空列、删除可空列、重命名列等操作。 - 验证不支持的Schema变更（如数据类型变更）是否会正确报错。 - 边界条件测试： - 测试大表、复杂Schema、特殊字符等情况下的建表和同步逻辑。

3. 性能优化

如果修复的bug涉及性能问题，建议关注以下方面： - 批量写入优化： - 检查sink.buffer-flush.interval-ms参数是否合理配置，以提高写入性能。 - 并发控制： - 确保在高并发场景下，建表和数据同步逻辑能够稳定运行。

总结

综上所述，针对Flink CDC修复StarRocks建表bug的代码审查，建议重点关注建表逻辑、Schema变更处理、CTAS语句兼容性以及测试用例的覆盖。同时，确保修复后的代码能够满足性能和稳定性要求。

如果您需要进一步的帮助或具体的技术细节，请随时提供更多信息！