大佬们，Flink CDC 中有没有 mysql to mysql 的整库同步方案？

在 Flink CDC 中，虽然官方文档和参考资料中没有直接提到 MySQL 到 MySQL 的整库同步方案，但可以通过 Flink CDC 和 Kafka 作为中间层来实现这一需求。以下是基于现有知识库资料的详细实现方案：

方案概述

通过引入 Kafka 作为中间层，使用 Flink CDC 将 MySQL 数据源的全量和增量数据同步到 Kafka，然后从 Kafka 再将数据写入目标 MySQL 数据库。这种方式可以有效缓解对上游 MySQL 数据库的压力，并支持多任务消费。

实现步骤

1. 准备工作

• 创建 MySQL 数据源
  确保源 MySQL 数据库中有需要同步的数据表，并准备好相应的权限。

• 创建 Kafka Topic
  在 Kafka 中为每张 MySQL 表创建对应的 Topic。例如，如果源 MySQL 数据库中有 user、order 和 feedback 三张表，则需要在 Kafka 中创建同名的 Topic。

• 准备目标 MySQL 数据库
  确保目标 MySQL 数据库已创建好，用于接收同步的数据。

2. 配置 Flink CDC 作业

使用 Flink CDC 将源 MySQL 数据库中的数据同步到 Kafka。以下是一个 YAML 配置示例：

source:
  type: mysql
  hostname: <source-mysql-host>
  port: 3306
  username: ${secret_values.source_mysql_username}
  password: ${secret_values.source_mysql_password}
  tables: app_db.*  # 同步整个数据库
  server-id: 5400-5404

sink:
  type: kafka
  topic: tpcds-{table-name}  # 每张表对应一个 Kafka Topic
  properties:
    bootstrap.servers: <kafka-broker-address>
    key.format: json
    value.format: json

pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Kafka

说明： - tables: app_db.* 表示同步整个 app_db 数据库。 - server-id 是 MySQL Binlog 的唯一标识，需确保不与其他同步任务冲突。 - Kafka 的 Topic 名称可以根据表名动态生成，例如 tpcds-{table-name}。

3. 从 Kafka 同步到目标 MySQL

配置另一个 Flink 作业，将 Kafka 中的数据写入目标 MySQL 数据库。以下是一个 SQL 示例：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_mysql_catalog.target_db.target_table
WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://<target-mysql-host>:3306/target_db',
  'username' = '${secret_values.target_mysql_username}',
  'password' = '${secret_values.target_mysql_password}',
  'table-name' = 'target_table'
)
AS TABLE kafka_catalog.tpcds_source_table;

说明： - target_mysql_catalog 是目标 MySQL 的 Catalog。 - kafka_catalog 是 Kafka 的 Catalog。 - tpcds_source_table 是 Kafka 中的源表。

4. 启动作业

• 使用 Flink 提交上述两个作业（MySQL -> Kafka 和 Kafka -> MySQL）。
• 确保作业运行正常，并观察数据是否成功同步。

注意事项

• 性能优化

  • 调整 Kafka 的分区数以提高吞吐量。
  • 根据数据量调整 Flink 并发度和资源分配。

• 数据一致性

  • 确保 Kafka 和目标 MySQL 的写入操作是幂等的，避免重复数据。

• 限制与约束

  • 目前仅支持从 MySQL 到 Hologres 的整库同步，但通过 Kafka 中间层可以间接实现 MySQL 到 MySQL 的同步。
  • 如果表结构发生变更，需确保下游 MySQL 能够兼容这些变更。

总结

通过 Kafka 作为中间层，结合 Flink CDC 和 Flink SQL，可以实现 MySQL 到 MySQL 的整库同步。此方案不仅能够降低对上游 MySQL 数据库的压力，还支持多任务消费和灵活扩展。