flink cdc sql将一个source，sink到pg和kafka，这种场景支持吗?

在实时计算 Flink 版中，支持将一个 CDC 数据源（Source）同时写入多个目标存储（Sink），例如 PostgreSQL 和 Kafka。这种场景可以通过 Flink SQL 的多 Sink 配置实现，以下是详细的实现方式和注意事项：

1. 场景支持性

Flink CDC 支持从 MySQL、PostgreSQL 等数据库捕获变更数据，并将其同步到多个下游存储。通过 Flink SQL 的 CREATE TABLE 语句，可以定义多个 Sink 表，分别对应 PostgreSQL 和 Kafka。然后使用 INSERT INTO 或 CREATE TABLE AS 语法将数据写入这些目标表。

重要提示： - 每个 Sink 表的配置需要根据目标存储的要求进行设置。 - 如果需要保证数据一致性，建议为 Kafka Sink 配置事务性写入（exactly-once 语义）。

2. 实现步骤

(1) 定义 Source 表

首先，定义一个 CDC 数据源表，用于捕获上游数据库的变更数据。以下是一个示例，假设数据源为 MySQL：

CREATE TABLE mysql_source (
    id INT,
    name STRING,
    update_time TIMESTAMP(3),
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-mysql-host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table'
);

(2) 定义 PostgreSQL Sink 表

接下来，定义一个 PostgreSQL Sink 表，用于将数据写入 PostgreSQL：

CREATE TABLE pg_sink (
    id INT,
    name STRING,
    update_time TIMESTAMP(3),
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:postgresql://your-pg-host:5432/your-database',
    'table-name' = 'your-table',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password'
);

(3) 定义 Kafka Sink 表

然后，定义一个 Kafka Sink 表，用于将数据写入 Kafka。以下是一个示例，假设数据格式为 JSON：

CREATE TABLE kafka_sink (
    id INT,
    name STRING,
    update_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'your-topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'your-kafka-broker',
    'format' = 'json',
    'sink.delivery-guarantee' = 'exactly-once',
    'sink.transactional-id-prefix' = 'your-transactional-id-prefix'
);

注意： - sink.delivery-guarantee 参数可以设置为 at-least-once 或 exactly-once，具体取决于对数据一致性的要求。 - 如果使用 exactly-once 语义，必须配置 sink.transactional-id-prefix。

(4) 数据写入

最后，使用 INSERT INTO 语句将数据从 Source 表写入多个 Sink 表：

-- 写入 PostgreSQL
INSERT INTO pg_sink
SELECT id, name, update_time
FROM mysql_source;

-- 写入 Kafka
INSERT INTO kafka_sink
SELECT id, name, update_time
FROM mysql_source;

3. 优化与注意事项

(1) Source 复用

如果多个 Sink 表需要从同一个 Source 表读取数据，可以通过复用 Source 节点来减少对上游数据库的压力。确保这些 Source 表的配置完全一致，以启用复用优化。

(2) 并发与性能

• 对于 Kafka Sink，可以通过 sink.partitioner 参数自定义分区策略，以优化数据分布。
• 如果数据量较大，建议调整 Flink 作业的并发度（parallelism），以提高吞吐量。

(3) 数据格式

• 如果 Kafka 中的数据格式为 Debezium JSON 或 Avro，Flink 支持解析这些格式并将其转换为 INSERT、UPDATE 或 DELETE 消息。
• 对于 PostgreSQL，确保目标表的 Schema 与 Source 表兼容。

4. 总结

通过上述配置，您可以实现将一个 CDC 数据源同时写入 PostgreSQL 和 Kafka 的场景。关键在于正确配置 Source 和 Sink 表，并根据需求选择合适的数据一致性和性能优化策略。