有大佬知道，Flink-cdc读取tidb的数据序列化应该怎么写吗？

在使用 Flink CDC 读取 TiDB 数据时，序列化的实现方式需要根据具体的场景和需求进行配置。以下是详细的步骤和方法：

1. 选择合适的反序列化器

Flink CDC 提供了多种反序列化器，用于将从 TiDB 捕获的变更数据（Change Data Capture, CDC）解析为 Flink 内部的数据结构。常见的反序列化器包括： - RowDataDebeziumDeserializeSchema：将 SourceRecord 转换为 Flink Table 或 SQL 内部数据结构 RowData。 - JsonDebeziumDeserializationSchema：将 SourceRecord 转换为 JSON 格式的字符串。

对于大多数场景，推荐使用 RowDataDebeziumDeserializeSchema，因为它可以直接与 Flink 的 Table API 和 SQL 集成。

2. 配置 TiDB CDC 连接器

在 Flink 中使用 TiDB CDC 连接器时，需要通过 WITH 参数指定连接器类型和相关配置。以下是一个示例 SQL 配置：

CREATE TABLE tidb_source (
    id BIGINT,
    name STRING,
    score DOUBLE,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'tidb-cdc',
    'hostname' = '<TiDB_HOST>',
    'port' = '<TiDB_PORT>',
    'database-name' = '<DATABASE_NAME>',
    'table-name' = '<TABLE_NAME>',
    'username' = '<USERNAME>',
    'password' = '<PASSWORD>',
    'deserializer' = 'RowDataDebeziumDeserializeSchema'
);

参数说明：

• connector：指定为 tidb-cdc，表示使用 TiDB CDC 连接器。
• hostname 和 port：TiDB 数据库的地址和端口。
• database-name 和 table-name：需要捕获变更的数据库和表名。
• username 和 password：TiDB 数据库的用户名和密码。
• deserializer：指定反序列化器，推荐使用 RowDataDebeziumDeserializeSchema。

3. 处理时间戳字段的时区问题

如果在增量阶段读取的 timestamp 字段存在时区差异（例如相差 8 小时），可以通过设置 serverTimeZone 来解决。参考以下代码片段：

private TimestampData convertToTimestamp(Object dbzObj, Schema schema) {
    if (dbzObj instanceof Long) {
        switch (schema.name()) {
            case Timestamp.SCHEMA_NAME:
                return TimestampData.fromEpochMillis((Long) dbzObj);
            case MicroTimestamp.SCHEMA_NAME:
                long micro = (long) dbzObj;
                return TimestampData.fromEpochMillis(micro / 1000, (int) (micro % 1000));
        }
    }
    return null;
}

确保在自定义反序列化器中正确处理时区信息。

4. 数值类型的解析

如果使用 JsonDebeziumDeserializationSchema，可能会遇到数值类型被解析为字符串的问题。可以通过配置 Debezium 的参数来解决，例如：

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bigint.unsigned.handling.mode", "long");
properties.setProperty("decimal.handling.mode", "double");

MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("<TiDB_HOST>")
    .port(<TiDB_PORT>)
    .databaseList("<DATABASE_NAME>")
    .tableList("<TABLE_NAME>")
    .username("<USERNAME>")
    .password("<PASSWORD>")
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
    .debeziumProperties(properties)
    .build();

参数说明：

• bigint.unsigned.handling.mode：指定如何处理无符号大整数，默认值为 long。
• decimal.handling.mode：指定如何处理小数，默认值为 double。

5. 注意事项

• 并发读取：如果需要多并发读取 TiDB 数据，建议配置 server-id 范围，并确保范围内的 server-id 数量大于等于并发度。
• 全量到增量切换：在全量读取切换到增量读取时，可能需要等待一个 Checkpoint 完成，以确保数据一致性。建议根据业务需求合理设置 Checkpoint 间隔时间。
• 社区版连接器：TiDB CDC 属于社区版连接器，使用过程中遇到问题需要在开源社区寻求解决方案，阿里云不提供技术支持。

6. 完整示例

以下是一个完整的 Flink CDC 读取 TiDB 数据并写入下游系统的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.tidb.TiDBSource;

public class TiDBCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.addSource(TiDBSource.<String>builder()
            .hostname("<TiDB_HOST>")
            .port(<TiDB_PORT>)
            .databaseList("<DATABASE_NAME>")
            .tableList("<TABLE_NAME>")
            .username("<USERNAME>")
            .password("<PASSWORD>")
            .deserializer(new RowDataDebeziumDeserializeSchema())
            .build())
            .print();

        env.execute("TiDB CDC Example");
    }
}

通过以上步骤，您可以成功实现 Flink CDC 对 TiDB 数据的读取和序列化。如果有进一步的需求或问题，请提供更多细节以便更精确地解答。