Flink CDC中schema change event和data change event混在一起发到不同task,如何确保顺序性呢?
例如 D1,D2,D3,S1,D4,D5 发到下游2个tasks,其中D代表数据变更,S代表schema变更
假设 D1,D2,D3 发到task1 而 S1,D4,D5 发到task2,如何确定哪些数据变更要等到schema变更完成后再处理呢?
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在Flink CDC中,Schema Change Event(SCE)和Data Change Event(DCE)的顺序性是一个关键问题,尤其是在分布式任务中。如果处理不当,可能会导致数据不一致或下游系统无法正确解析变更事件。以下是针对您提出的问题的详细解答:
在Flink CDC中,Schema Change Event(如新增列、删除列等)和Data Change Event(如插入、更新、删除)可能被混在一起发送到不同的下游任务。例如: - 数据流:D1, D2, D3, S1, D4, D5
- 分发到两个任务: - Task1: D1, D2, D3
- Task2: S1, D4, D5
在这种情况下,如何确保某些数据变更(如D4, D5
)在Schema变更(S1
)完成后才被处理?
核心挑战: - Schema变更需要全局生效,而数据变更可能分布在多个并行任务中。 - 如果Schema变更未完成,后续的数据变更可能导致下游系统无法正确解析。
为了解决上述问题,Flink CDC提供了以下机制来确保Schema变更和数据变更的顺序性:
Flink CDC可以通过有状态算子(Stateful Operator)对Schema Change Event和Data Change Event进行排序,确保Schema变更先于相关数据变更被处理。具体实现方式如下: - Schema Change Event优先处理:所有Schema变更事件会被优先广播到所有下游任务,并在每个任务中应用。 - 数据变更事件延迟处理:在Schema变更完成之前,相关的数据变更事件会被缓存,直到Schema变更生效后才继续处理。
table.exec.source.cdc-events-duplicate
参数当CDC连接器(如Debezium、Canal、Maxwell)在故障恢复时可能出现重复事件,建议启用table.exec.source.cdc-events-duplicate
参数,并在源表上定义主键(Primary Key)。这会生成一个额外的有状态算子,用于对变更事件去重并生成规范化的Changelog流。此机制也可以帮助确保Schema变更和数据变更的顺序性。
pipeline.schema.change.behavior
配置在YAML作业中,可以通过pipeline.schema.change.behavior
参数配置Schema变更的行为模式。常见的模式包括: - TRY_EVOLVE:尝试将Schema变更应用到目标端。如果目标端不支持处理Schema变更,则尝试通过转换后续数据的方式进行处理。 - IGNORE:忽略所有Schema变更,仅处理数据变更。适用于目标端尚未准备好接受Schema变更的场景。 - LENIENT:宽松模式,支持部分Schema变更(如添加可空列、删除可空列等),但对复杂变更(如列类型变更)可能不支持。
推荐配置:
pipeline:
schema.change.behavior: TRY_EVOLVE
为了确保Schema变更能够全局生效,Flink CDC通常会将Schema变更事件广播到所有下游任务。这样可以避免因分区或分发策略导致的顺序性问题。具体实现方式包括: - 使用Flink的Broadcast State机制,将Schema变更事件广播到所有并行任务。 - 在每个任务中,先应用Schema变更,再处理相关的数据变更。
以下是确保Schema变更和数据变更顺序性的具体实现步骤:
确保CDC连接器(如Debezium、Canal、Maxwell)正确配置,以支持Schema变更和数据变更的同步。例如: - 对于Debezium PostgreSQL Connector,确保被监控表的REPLICA IDENTITY
已设置为FULL
。 - 启用table.exec.source.cdc-events-duplicate
参数,并定义主键。
在YAML作业中,明确指定Schema变更行为和数据处理逻辑。例如:
pipeline:
schema.change.behavior: TRY_EVOLVE
transform:
- source-table: db.tbl
projection: *, 'extras' AS extras
sink:
include.schema.changes:
- add.column
- create.table
exclude.schema.changes:
- drop.column
- drop.table
在Flink作业中,使用Broadcast State机制广播Schema变更事件。示例代码如下:
// 定义Broadcast State Descriptor
MapStateDescriptor<Void, SchemaChangeEvent> schemaStateDescriptor =
new MapStateDescriptor<>("schemaState", Types.VOID, Types.POJO(SchemaChangeEvent.class));
// 广播Schema变更事件
BroadcastStream<SchemaChangeEvent> broadcastStream = schemaStream.broadcast(schemaStateDescriptor);
// 连接数据流和广播流
DataStream<DataChangeEvent> resultStream = dataStream
.connect(broadcastStream)
.process(new BroadcastProcessFunction<DataChangeEvent, SchemaChangeEvent, DataChangeEvent>() {
@Override
public void processElement(DataChangeEvent value, ReadOnlyContext ctx, Collector<DataChangeEvent> out) {
// 获取当前Schema状态
SchemaChangeEvent currentSchema = ctx.getBroadcastState(schemaStateDescriptor).get(null);
if (currentSchema != null && currentSchema.isApplied()) {
out.collect(value); // 处理数据变更
} else {
// 缓存数据变更,等待Schema变更完成
}
}
@Override
public void processBroadcastElement(SchemaChangeEvent value, Context ctx, Collector<DataChangeEvent> out) {
// 应用Schema变更
ctx.getBroadcastState(schemaStateDescriptor).put(null, value);
}
});
TRY_EVOLVE
策略。通过上述方法,您可以确保Flink CDC中Schema Change Event和Data Change Event的顺序性。关键在于: 1. 使用有状态算子对事件进行排序。 2. 配置table.exec.source.cdc-events-duplicate
参数。 3. 使用Broadcast State机制广播Schema变更事件。 4. 根据业务需求选择合适的pipeline.schema.change.behavior
模式。
希望以上内容能够帮助您解决实际问题!
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