pgsql的 flinkcdc 怎么传给kafka？

要实现 PostgreSQL 数据库的实时同步（source database -> Flink CDC -> Kafka -> target database），您可以通过以下步骤完成。以下是详细的实现方案和操作步骤：

1. 确认技术路线可行性

您的技术路线是可行的，具体流程如下： - Flink CDC 用于捕获 PostgreSQL 源数据库的变更数据（CDC，Change Data Capture）。 - 将捕获的数据通过 Flink 写入 Kafka。 - 使用 Flink 或其他工具从 Kafka 中读取数据，并写入目标 PostgreSQL 数据库。

此方案适用于需要解耦数据流、支持高吞吐量和实时处理的场景。

2. 前提条件

在开始之前，请确保满足以下条件： 1. PostgreSQL 源数据库配置： - 开启逻辑复制功能（wal_level=logical）。 - 创建逻辑复制槽（Logical Replication Slot），例如使用 wal2json 插件： sql SELECT 'init' FROM pg_create_logical_replication_slot('test_slot', 'wal2json'); - 确保源数据库表有主键，否则 Flink CDC 无法正确捕获变更数据。

1. Kafka 配置：

   • 已创建 Kafka Topic，用于存储从源数据库捕获的变更数据。
   • 确保 Kafka 的网络和权限配置允许 Flink 客户端访问。

2. Flink 配置：

   • 在 Flink 客户端中部署 Kafka Connector 和 PostgreSQL JDBC Connector 相关依赖。
   • 确保 Flink 客户端能够访问源数据库和目标数据库。

3. 目标 PostgreSQL 数据库：

   • 创建与源数据库结构一致的目标表。

3. 实现步骤

步骤 1：配置 PostgreSQL 源数据库

1. 修改 PostgreSQL 配置文件 postgresql.conf，启用逻辑复制：

   wal_level = logical
   

2. 创建逻辑复制槽（如未创建）：

   SELECT 'init' FROM pg_create_logical_replication_slot('test_slot', 'wal2json');
   

步骤 2：创建 Kafka Topic

在 Kafka 中创建一个 Topic，用于存储从 PostgreSQL 捕获的变更数据。例如：

kafka-topics.sh --create --topic pg_cdc_topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1

步骤 3：使用 Flink CDC 捕获 PostgreSQL 数据

1. 在 Flink 中创建一张表，用于捕获 PostgreSQL 的变更数据：

   CREATE TABLE PostgresSourceTable (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `age` INT,
    `primary_key` BIGINT,
    `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,
    `shard` BIGINT METADATA FROM 'partition' VIRTUAL,
    `meta_offset` BIGINT METADATA FROM 'offset' VIRTUAL,
    PRIMARY KEY (`primary_key`) NOT ENFORCED
   ) WITH (
    'connector' = 'postgres-cdc',
    'hostname' = 'source-db-host',
    'port' = '5432',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'source_db',
    'schema-name' = 'public',
    'table-name' = 'your_table',
    'slot.name' = 'test_slot'
   );
   

2. 将捕获的数据写入 Kafka：

   CREATE TABLE KafkaSinkTable (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `age` INT,
    `primary_key` BIGINT,
    `event_time` TIMESTAMP(3),
    `shard` BIGINT,
    `meta_offset` BIGINT
   ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'pg_cdc_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format' = 'json'
   );
   
   INSERT INTO KafkaSinkTable SELECT * FROM PostgresSourceTable;
   

步骤 4：从 Kafka 同步到目标 PostgreSQL 数据库

1. 在 Flink 中创建一张表，用于读取 Kafka 数据：

   CREATE TABLE KafkaSourceTable (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `age` INT,
    `primary_key` BIGINT,
    `event_time` TIMESTAMP(3),
    `shard` BIGINT,
    `meta_offset` BIGINT
   ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'pg_cdc_topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format' = 'json',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
   );
   

2. 在目标 PostgreSQL 数据库中创建目标表：

   CREATE TABLE TargetTable (
    id BIGINT,
    name VARCHAR(255),
    age INT,
    primary_key BIGINT PRIMARY KEY
   );
   

3. 将 Kafka 数据写入目标 PostgreSQL 数据库：

   CREATE TABLE PostgresTargetTable (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `age` INT,
    `primary_key` BIGINT,
    PRIMARY KEY (`primary_key`) NOT ENFORCED
   ) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:postgresql://target-db-host:5432/target_db',
    'table-name' = 'TargetTable',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password'
   );
   
   INSERT INTO PostgresTargetTable SELECT * FROM KafkaSourceTable;
   

4. 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 并行度。
• 数据一致性：
  • 确保 Kafka 和目标数据库之间的数据一致性，避免数据丢失或重复。
• 错误处理：
  • 配置 Flink 的 checkpoint 和重启策略，确保任务失败时能够自动恢复。
• 权限管理：
  • 确保 Flink 客户端对源数据库、Kafka 和目标数据库具有足够的访问权限。

5. 总结

通过上述步骤，您可以实现 PostgreSQL 数据库的实时同步（source database -> Flink CDC -> Kafka -> target database）。此方案利用了 Flink CDC 的高效数据捕获能力、Kafka 的高吞吐量消息队列特性以及 Flink 的灵活数据处理能力，适合需要实时数据同步的场景。