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社区版Flink CDC 数据库压力过问题

MySQL CDC源表需要连接数据库读取Binlog,当源表数量逐渐增加,数据库压力也会逐渐增加。有没有办法多张表公用server_id,达到数据源的复用?

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1731446667249005 2023-11-03 13:39:22 142 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    一般情况下,每个MySQL服务器都有一个唯一的server_id。为了保持复制的一致性,每个从服务器也需要设置不同的server_id,以便于区分不同来源的数据。因此,对于多张表来说,通常会为每一张表分配一个独立的server_id。

    然而,在某些场景下,比如在一个小型的应用环境中,可以尝试使用共享的server_id。但是需要注意的是,这种方法有可能会导致binlog记录的混乱,特别是在同时修改同一行的情况下。而且这种方法也有可能导致主从延迟等问题。

    2023-11-04 21:51:20
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  • Apache Flink的CDC(Change Data Capture)功能可以用于实时捕获数据库的变化数据,并将其转换为可用于Flink处理的格式。在MySQL中,Binlog是记录数据库变化的日志文件,每个表都需要一个单独的连接来读取Binlog。

    然而,对于多个表共用一个连接来读取Binlog,这在技术上是可以实现的。你需要在MySQL配置文件中设置server_id为唯一的值,然后通过Flink CDC的MultiSchemaSourceFunction来实现多表的读取。

    但是,这种方法可能会带来一些问题。首先,如果多个表的数据变化频率不同,那么共享连接可能会导致某些表的数据延迟。其次,如果某些表的数据量非常大,那么共享连接可能会导致Binlog的读取速度变慢,从而影响整个系统的性能。

    因此,虽然理论上可以实现多表共用一个连接来读取Binlog,但在实际应用中可能需要根据具体情况进行权衡。如果你的数据库压力确实很大,可能需要考虑其他的解决方案,比如使用更高效的存储引擎,或者对数据进行分区以减少单个表的数据量。

    2023-11-04 08:54:19
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  • 在Flink CDC中,server-id被用作标识MySQL数据库的唯一标识符。当多个Flink CDC实例连接到同一个MySQL数据库时,每个实例都需要使用不同的server-id以避免冲突。如果多个实例使用相同的server-id,可能会导致数据覆盖或错误的变更捕获。

    然而,对于您的问题,即多张表公用一个server-id以复用数据源,这在Flink CDC中是不被推荐的。因为server-id的目的就是为了避免不同实例之间的冲突和数据混淆。如果多个源表共享同一个server-id,可能会导致数据覆盖或错误的变更捕获。

    为了解决多张表的压力问题,您可以考虑以下建议:

    1. 调整Binlog Dump的位置:确保Binlog Dump的位置在源表的数据范围内,避免不必要的数据传输。
    2. 使用API实现多表同步:社区提供了API来实现多表同步的功能。您可以研究这些API并尝试整合到您的作业中。
    3. 动态新增表功能:考虑使用Flink CDC的动态新增表功能,这样当业务需求变化时,不需要重启整个作业。
    2023-11-03 23:47:35
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  • MySQL CDC源表的数量确实会直接影响数据库的压力,特别是当源表数量较多时。然而,为了使服务器能够正确处理多张表的变更事件,每张表都需要有自己的server_id。
    对于MySQL服务器,server_id是用来标识不同的服务器实例的,它不应该被多个服务器共享。如果您尝试让多个服务器共享同一个server_id,则可能会造成数据丢失等问题。相反,您可以尝试优化MySQL服务器的配置和架构以减少服务器压力。
    一种常见的优化方法是在MySQL服务器上设置多个binlog线程,这样可以在同一台服务器上并发地处理多个表的变更事件。您还可以使用其他技术和工具来提高MySQL服务器的性能,比如负载均衡、缓存技术等等。

    2023-11-03 22:01:18
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  • 多个CDC作业导致数据库压力过大怎么办?
    MySQL CDC源表需要连接数据库读取Binlog,当源表数量逐渐增加,数据库压力也会逐渐增加。为了解决数据库压力过大的问题,可以考虑通过将表同步到Kafka消息队列中,再通过消费Kafka中数据进行解耦。详情请参见MySQL整库同步Kafka。
    https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/synchronize-data-from-all-tables-in-a-mysql-database-to-kafka#task-2240113

    如果是通过CTAS方式同步数据导致的数据库压力过大,可以将多个CTAS作业合并为一个作业运行。在配置相同的情况下,为每一个MySQL CDC源表配置相同Server ID,可以实现数据源的复用,从而减小数据库的压力。详情请参见代码示例四:多CTAS语句。https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-table-as-statement#section-cnf-jio-mw2

    2023-11-03 14:58:11
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  • 可以使用 MySQL 的分区功能,将不同表的数据分布到多个服务器上,并为每个服务器分配唯一的 server ID,这样可以有效地减少数据库的压力。可以采用分片的方式,将数据拆分成多个小份,分别存储在不同的服务器上,并为每个服务器分配唯一的 server ID。

    2023-11-03 14:07:28
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