Flink CDC里有没有大佬知道，结果表里面的主键不是自增啊？

Flink CDC里有没有大佬知道，结果表里面的主键不是自增，取的类似于雪花算法的一个序列号生成器，这种的怎么处理？mysql表，现在sink的时候发现不是自增，bigint类型，结果表里面的主键不是自增，需要flink生成一个，flink可以生成类似于雪花那种唯一的东西吗？

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小小鹿鹿鹿 2024-04-23 22:13:14 75 版权

阿里云 AI 助理回答

在Flink CDC场景中，如果结果表的主键不是自增类型，而是需要通过类似雪花算法生成的唯一序列号（例如bigint类型），可以通过以下方式处理：

1. 使用Flink内置函数生成唯一ID

Flink提供了内置的UUID生成函数，可以用来生成全局唯一的标识符。虽然UUID是字符串类型，但可以通过哈希函数（如MD5或SHA256）将其转换为数值类型，或者直接作为主键使用。

示例代码：

CREATE TABLE sink_table (
    id BIGINT,
    data STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>',
    'table-name' = '<table_name>',
    'username' = '<username>',
    'password' = '<password>'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT 
    CAST(HASH_CODE(UUID()) AS BIGINT) AS id, -- 使用UUID生成唯一值并转换为BIGINT
    data
FROM source_table;

注意：这种方式生成的ID可能不完全符合雪花算法的特性（如时间有序性），但如果仅需要唯一性，可以满足需求。

2. 集成自定义UDF实现雪花算法

如果需要严格遵循雪花算法生成主键，可以通过自定义用户定义函数（UDF）来实现。雪花算法的核心是基于时间戳、机器ID和序列号生成唯一ID。

实现步骤：

编写雪花算法UDF
在Java或Scala中实现雪花算法，并将其注册为Flink UDF。

示例代码（Java）：

import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;

public class SnowflakeIdGenerator extends ScalarFunction {
   private final long workerId;
   private final long datacenterId;
   private final long twepoch = 1288834974657L; // 起始时间戳
   private long sequence = 0L;
   private long lastTimestamp = -1L;

   public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
       this.workerId = workerId;
       this.datacenterId = datacenterId;
   }

   public synchronized long eval() {
       long timestamp = System.currentTimeMillis();
       if (timestamp < lastTimestamp) {
           throw new RuntimeException("Clock moved backwards.");
       }
       if (lastTimestamp == timestamp) {
           sequence = (sequence + 1) & 4095; // 序列号占12位
           if (sequence == 0) {
               timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
           }
       } else {
           sequence = 0L;
       }
       lastTimestamp = timestamp;
       return ((timestamp - twepoch) << 22) | (datacenterId << 17) | (workerId << 12) | sequence;
   }

   private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
       long timestamp = System.currentTimeMillis();
       while (timestamp <= lastTimestamp) {
           timestamp = System.currentTimeMillis();
       }
       return timestamp;
   }
}

注册UDF并使用
将上述UDF注册到Flink SQL环境中，并在SQL中调用。

示例代码：

CREATE FUNCTION snowflake_id AS 'com.example.SnowflakeIdGenerator' LANGUAGE JAVA;

INSERT INTO sink_table
SELECT 
   snowflake_id() AS id, -- 调用雪花算法生成唯一ID
   data
FROM source_table;

3. 使用外部服务生成唯一ID

如果不想在Flink中实现雪花算法，也可以通过调用外部服务（如分布式ID生成器）来生成唯一ID。例如，可以使用Redis、Zookeeper或其他分布式系统提供的ID生成服务。

实现步骤：

配置外部服务
确保外部服务能够提供高并发、低延迟的ID生成能力。

通过Flink调用外部服务
使用Flink的异步I/O功能（Async I/O）调用外部服务生成ID。

示例代码：

CREATE TABLE sink_table (
   id BIGINT,
   data STRING,
   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>',
   'table-name' = '<table_name>',
   'username' = '<username>',
   'password' = '<password>'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT 
   async_id_service() AS id, -- 调用外部服务生成ID
   data
FROM source_table;