Flink CDC读取mysql到kafka，更新的话op不应该是u吗，出来是d和c？

在使用Flink CDC读取MySQL数据并写入Kafka时，您提到更新操作（UPDATE）的消息类型在Kafka中表现为DELETE（D）和INSERT（C），而不是预期的UPDATE（U）。这种现象是由于Flink CDC的实现机制以及Kafka连接器的行为决定的。以下是详细解释和解决方案：

1. 现象原因分析

Flink CDC通过监听MySQL的Binlog捕获数据变更，并将这些变更解析为Flink内部的Changelog流。根据知识库中的描述，Flink CDC支持以下四种消息类型： - +I：表示INSERT消息。 - -D：表示DELETE消息。 - -U：表示UPDATE_BEFORE消息（更新前镜像）。 - +U：表示UPDATE_AFTER消息（更新后镜像）。

然而，在将这些消息写入Kafka时，Kafka连接器会将UPDATE操作拆分为两条独立的消息： - DELETE（D）：表示删除旧记录（即UPDATE_BEFORE部分）。 - INSERT（C）：表示插入新记录（即UPDATE_AFTER部分）。

这种行为的原因在于Kafka的Upsert语义： - Kafka Upsert连接器将每条消息视为一个UPSERT操作（即插入或更新）。 - 如果消息的值为空，则表示删除操作。 - 因此，UPDATE操作被拆分为两条消息：一条删除旧值，一条插入新值。

2. 如何验证消息类型

如果您需要确认Flink CDC输出的消息类型，可以通过以下方式检查： - 使用EXPLAIN CHANGELOG_MODE命令查看SQL查询的Changelog模式：

EXPLAIN CHANGELOG_MODE SELECT * FROM mysql_source;

输出结果会显示每个节点的消息类型（如+I、-D、-U、+U等）。

• 在Kafka中消费数据，观察消息内容。例如，使用Kafka CLI工具：

  kafka-console-consumer --bootstrap-server <broker_address> --topic <topic_name> --from-beginning
  

3. 解决方案与优化建议

如果希望在Kafka中直接获取UPDATE消息（U），可以考虑以下方法：

方法一：使用Debezium格式

Debezium格式支持将UPDATE操作编码为包含before和after字段的JSON消息。例如：

{
  "before": {
    "id": 1,
    "name": "old_value"
  },
  "after": {
    "id": 1,
    "name": "new_value"
  },
  "op": "u"
}

配置步骤： 1. 在Flink SQL中定义Kafka表时，指定format为debezium-json：

CREATE TABLE kafka_sink (
  id BIGINT,
  name STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'mysql_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = '<broker_address>',
  'format' = 'debezium-json'
);

1. 确保MySQL CDC源表的输出格式与Debezium兼容。

方法二：合并DELETE和INSERT消息

如果必须使用Kafka Upsert语义，可以在下游处理逻辑中合并DELETE和INSERT消息。例如： - 使用Flink SQL的JOIN操作将DELETE和INSERT消息关联起来。 - 或者在消费Kafka数据时，通过自定义逻辑将两条消息合并为一条UPDATE消息。

方法三：调整Sink配置

在某些场景下，可以通过调整Kafka Sink的配置来优化消息输出。例如： - 启用sink.ignore-null-when-update参数，避免生成多余的DELETE消息。 - 配置key.format以确保消息按主键分区，从而保证同一主键的消息顺序。

4. 重要注意事项

• 性能影响：将UPDATE拆分为DELETE和INSERT可能会增加Kafka的消息量，进而影响吞吐量和存储成本。
• 下游处理复杂度：如果下游系统需要区分UPDATE操作，可能需要额外的逻辑来合并DELETE和INSERT消息。
• 版本限制：确保使用的Flink版本支持所需的CDC功能。例如，VVR 6.0.5及以上版本支持元数据列和高级CDC特性。

5. 总结

Flink CDC将MySQL的UPDATE操作拆分为DELETE和INSERT消息是Kafka Upsert语义的默认行为。如果需要直接获取UPDATE消息，可以使用Debezium格式或在下游逻辑中合并消息。根据实际需求选择合适的方案，并注意性能和复杂度的权衡。