什么是CDC

CDC是Change Data Capture（变更数据捕获）的简称。其核⼼原理是监测并捕获数据库的变动（增删改等），将这些变更按发⽣的顺序捕获，当然也可以写⼊到消息队列中供其他服务消费

cdc使用场景

cdc 实现

实现CDC即捕获数据库的变更数据有两种机制：

比较项	基于查询实现CDC	基于日志实现CDC
典型产品	Sqoop、DataX等	Canal、Debezium等
执⾏模式	批处理	流处理
捕获所有数据变化	NO	YES
低延迟	NO	YES
不增加数据库负载	NO	YES
不侵⼊业务(不需要lastUpdate字段)	NO	YES
捕获删除事件	NO	YES
捕获旧记录的状态	NO	YES

Flink CDC

Flink CDC是Flink社区开发的flink-cdc-connectors 组件，这是⼀个可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。⽬前也已开源，开源地址：

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/

⽀持的连接器

支持Flink 版本

Flink CDC 优势

传统的cdc不足：

传统的基于 CDC 的 ETL 分析中，数据采集⼯具是必须的，国外⽤户常⽤ Debezium，国内⽤户常⽤阿⾥开源的 Canal，采集⼯具负责采集数据库的增量数据，⼀些采集⼯具也⽀持同步全量数据。采集到的数据⼀般输出到消息中间件如 Kafka，然后 Flink 计算引擎再去消费这⼀部分数据写⼊到⽬的端，⽬的端可以是各种 DB，数据湖，实时数仓和离线数仓。

注意，Flink 提供了 changelog-json format，可以将 changelog 数据写⼊离线数仓如 Hive / HDFS；对于实时数仓，Flink ⽀持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写⼊ Kafka。

Flink CDC的基本理念就是去替换上图中红色线框内的采集组件和消息队列，从⽽简化传输链路，降低维护成本。同时更少的组件也意味着数据时效性能够进⼀步提⾼。

Flink cdc采集方案

基于FlinkCDC，我们只需要通过⼀个 Flink SQL 作业就完成了 CDC 的数据采集，加⼯和同步，下⾯是⼀个例⼦：

--需求：同步MySQL的orders表到TiDB的orders表--1、定义MySQL中orders表的cdc源表CREATETABLEmysql_orders (
idINTNOTNULL,
product_idBIGINT,
...
PRIMARYKEY(id)
) WITH (
'connector'='mysql-cdc',
'hostname'='xx',
'port'='3306',
'username'='xx',
'password'='xx',
'database-name'='xx',
'table-name'='orders');
--2、创建TiDB结果表CREATETABLEtidb_orders(
idINTNOTNULL,
product_idBIGINT,
...
PRIMARYKEY(id)
)
WITH (
'connector'='jdbc',
'url'='jdbc:mysql://localhost:3306/xx',
'table-name'='orders');
--3、从源表读取数据写⼊结果表INSERTINTOtidb_ordersSELECT*FROMmysql_orders

所以基于Flink CDC的⽅案是⼀个纯 SQL 作业，⼤⼤降低了降低了使⽤⻔槛。当然，我们也可以利⽤ Flink SQL 提供的丰富语法进⾏数据清洗、分析、聚合，⽽不仅仅是简单的数据同步。利⽤ Flink SQL 双流 JOIN、维表 JOIN、 UDTF 语法可以⾮常容易地完成实时打宽，以及各种业务逻辑加⼯。

常见CDC方案比较

开源方案	Flink CDC	Debezium	DataX	Canal	Sqoop	Kettle	Oracle Goldengate（OGG）
CDC机制	日志	日志	查询	日志(mysql)	查询	查询	日志(oracle)
增量同步	✓	✓	✓(侵入业务&T+1)	✓	✓(侵入业务&T+1)	✓(侵入业务&T+1)	✓
断点续传	✓	✓	✕	✓	✕	✕	✓
全量同步	✓	✓	✓	✕	✓	✓	✓
全量+增量	✓	✓	✕	✕	✕	✕	✓
架构	分布式	单机	分布式	单机	分布式	分布式	分布式
数据转换/清洗	强	弱	弱	弱	弱	弱	较弱

对⽐增量同步能⼒

基于⽇志的⽅式，可以很好的做到增量同步(准实时)；
⽽基于查询的⽅式必须侵⼊业务才能做到增量同步的，⽽且是T+1的增量同步

对⽐全量同步能⼒，基于查询或者⽇志的 CDC ⽅案基本都⽀持，除了 Canal。

⽽对⽐全量 + 增量同步的能⼒，只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate ⽀持较好。

从架构⻆度去看，该表将架构分为单机和分布式，这⾥的分布式架构不单纯体现在数据读取能⼒的⽔平扩展上，更重要的是在⼤数据场景下分布式系统接⼊能⼒。例如 Flink CDC 的数据⼊湖或者⼊仓的时候，下游通常是分布式的系统，如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等，那么从对接⼊分布式系统能⼒上看，Flink CDC 的架构能够很好地接⼊此类系

在数据转换 / 数据清洗能⼒上，当数据进⼊到 CDC ⼯具的时候是否能较⽅便的对数据做⼀些过滤或者清洗，甚⾄聚合在

Flink CDC 上操作相当简单，可以通过 Flink SQL 去操作这些
但是像 DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板去做，所以⽤户的使⽤⻔槛会⽐较⾼

另外，在⽣态⽅⾯，这⾥指的是下游的⼀些数据库或者数据源的⽀持。Flink CDC 下游有丰富的 Connector，例如写⼊到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常⻅的⼀些系统，也⽀持各种⾃定义 connector。

使用方式1：DataStream API

引入依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><!--<scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><!--<scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><!--<scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-common</artifactId><version>${flink.version}</version><!--<scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-csv --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-csv</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-json --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-json</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.21</version></dependency><dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>2.2.0</version></dependency>

样本代码

publicclassFlinkCDCSimple {
publicstaticvoidmain(String[] args) throwsException {
StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//flinkcdc将读取binlog的位置信息以状态的⽅式保存在checkpoint,如果想要做到断点续传,需要从Checkpoint或者Savepoint启动程序//开启Checkpoint（⽣产上是分钟级）env.enableCheckpointing(10000L);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(20000L);
//指定Checkpoint的⼀致性语义env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//设置任务关闭的时候保留Checkpointenv.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
//指定⾃动重启策略env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 2000L));
//设置状态后端env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://node01:8020/flinkCDCbackend");
MySqlSource<String>mySqlSource=MySqlSource.<String>builder()
 .hostname("node01")
 .port(3306)
 .databaseList("cm")
 .tableList("cm.music_style")
 .username("flinkcdc")
 .password("flinkcdc%123")
 .startupOptions(StartupOptions.initial())
 .deserializer(newJsonDebeziumDeserializationSchema()) // convertsSourceRecordtoJSONString// .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // convertsSourceRecordtoJSONString .build();
env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
// set 4 parallel source tasks .setParallelism(4)
 .print()
env.execute("")

Flink CDC 状态与容错

//flinkcdc将读取binlog的位置信息以状态的⽅式保存在checkpoint,如果想要做到断点续传,需要从Checkpoint或者Savepoint启动程序//开启Checkpointenv.enableCheckpointing(10000L);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(20000L);
//指定Checkpoint的⼀致性语义env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//设置任务关闭的时候保留Checkpointenv.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
//指定⾃动重启策略env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 2000L));
//设置状态后端env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://node01:8020/flinkCDC-backend");

使用方式2：Flink SQL

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/connectors/mysql-cdc.html

依赖管理

将flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2-SNAPSHOT.jar放到FLINK_HOME/lib下

Flink 全局配置

修改flink-conf.yaml⽂件：

execution.target: yarn-per-job#execution.checkpointing.interval: 3minexecution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATIONexecution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 1#execution.checkpointing.min-pause: 0execution.checkpointing.mode: EXACTLY_ONCEexecution.checkpointing.timeout: 10min#execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 0#execution.checkpointing.unaligned: false##Supportedbackendsare'jobmanager', 'filesystem', 'rocksdb', orthe#<class-name-of-factory>.
#state.backend: filesystem#Directoryforcheckpointsfilesystem, whenusinganyofthedefaultbundled#statebackends.
#state.checkpoints.dir:hdfs://node01:8020/flinkCDC-checkpoints

sql 代码

SET'execution.checkpointing.interval'='10s';
SET'parallelism.default'='3';
CREATETABLEmusic_style (
music_style_idBIGINT,
style_nameSTRING,
PRIMARYKEY(music_style_id) NOTENFORCED) WITH (
'connector'='mysql-cdc',
'hostname'='node01',
'port'='3306',
'username'='flinkcdc',
'password'='flinkcdc%123',
'database-name'='cm',
'table-name'='music_style',
'connect.timeout'='60s');
CREATETABLEmusic_style_copy (
music_style_idBIGINT,
style_nameSTRING,
PRIMARYKEY(music_style_id) NOTENFORCED) WITH (
'connector'='jdbc',
'url'='jdbc:mysql://node01:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8',
'username'='root',
'password'='root%123',
'table-name'='music_style_copy',
'sink.parallelism'='2');
insertintomusic_style_copySELECT*FROMmusic_style/*+ OPTIONS('server-id'='5401-5404') */ ;

canal job保存save point

flinkstop--savepointPathhdfs://node01:8020/flinkCDC-savepoints -Dyarn.application.id=application_1648361146632_0011e2eebb08b4dac374788f38b290bcf1cf

cacal job之后重新恢复job

SET'execution.checkpointing.interval'='10s';
SET'parallelism.default'='3';
SET'execution.savepoint.path'='hdfs://node01:8020/flinkCDC-savepoints/savepointe2eebb-3065002c8658';
CREATETABLEmusic_style (
music_style_idBIGINT,
style_nameSTRING,
PRIMARYKEY(music_style_id) NOTENFORCED) WITH (
'connector'='mysql-cdc',
'hostname'='node01',
'port'='3306',
'username'='flinkcdc',
'password'='flinkcdc%123',
'database-name'='cm',
'table-name'='music_style',
'connect.timeout'='60s');
CREATETABLEmusic_style_copy (
music_style_idBIGINT,
style_nameSTRING,
PRIMARYKEY(music_style_id) NOTENFORCED) WITH (
'connector'='jdbc',
'url'='jdbc:mysql://node01:3306/test',
'username'='root',
'password'='root%123',
'table-name'='music_style_copy');
insertintomusic_style_copySELECT*FROMmusic_style/*+ OPTIONS('server-id'='5401-5404') */ ;

Flink CDC 2.xx设计

参考：https://blog.csdn.net/qq_30438573/article/details/119078255

Flink CDC使用(数据采集CDC方案比较)

什么是CDC

cdc使用场景

cdc 实现

Flink CDC

⽀持的连接器

支持Flink 版本

Flink CDC 优势

Flink cdc采集方案

常见CDC方案比较

使用方式1：DataStream API

Flink CDC 状态与容错

使用方式2：Flink SQL

依赖管理

Flink 全局配置

sql 代码

canal job保存save point

cacal job之后重新恢复job

Flink CDC 2.xx设计

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