Flink CDC里有没有大佬知道，结果表里面的主键不是自增啊？

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：

1. 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;
      }
   }
   

2. 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：

1. 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。

2. 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;
   

4. 注意事项与建议

• 主键冲突风险：无论使用哪种方式生成主键，都需要确保生成的ID在分布式环境下具有全局唯一性，避免主键冲突导致数据写入失败。
• 性能影响：如果使用外部服务生成ID，可能会引入额外的网络延迟，建议评估对作业性能的影响。
• 数据一致性：在Flink中生成主键时，建议结合EXACTLY ONCE语义，确保在Failover场景下不会重复生成主键。

总结

对于结果表主键非自增的情况，推荐优先使用自定义UDF实现雪花算法，以满足分布式环境下的高性能和唯一性需求。如果对性能要求不高，也可以使用Flink内置的UUID函数或外部服务生成ID。