flink cdc datastream 可以判断数据被删除吗？

在使用 Flink CDC DataStream API 时，判断数据是否被删除的能力取决于所使用的连接器以及其支持的功能。以下是详细解答：

1. Flink CDC 的基本功能

Flink CDC（Change Data Capture）主要用于捕获数据库中的变更数据，包括插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）操作。通过 Flink CDC，您可以实时读取数据库的全量数据和增量数据，并保证 Exactly Once 的语义处理。

• 全量阶段：读取数据库的历史全量数据。
• 增量阶段：通过读取数据库的 WAL（Write-Ahead Logging）日志，捕获后续的变更数据。

在增量阶段，Flink CDC 能够捕获到 DELETE 操作，并将其作为一条变更记录传递给下游。

2. 判断数据被删除的方式

在 Flink CDC DataStream API 中，可以通过以下方式判断数据是否被删除：

(1) 数据流中的 DELETE 标识

Flink CDC 会将 DELETE 操作以特定的标识传递到数据流中。通常，DELETE 操作会以如下形式表示： - 操作类型字段：每条记录会包含一个操作类型字段（例如 op），用于标识该记录是 INSERT、UPDATE 还是 DELETE。 - op = 'd' 表示 DELETE 操作。 - op = 'u' 表示 UPDATE 操作。 - op = 'c' 表示 INSERT 操作。

您可以在 DataStream 中解析这些字段，从而判断某条记录是否被删除。

(2) 数据内容的变化

对于某些连接器（如 PostgreSQL CDC），DELETE 操作可能会直接移除对应的数据行。在这种情况下，下游可以通过对比数据流中的主键信息，判断某条记录是否已从数据流中消失。

3. 示例代码

以下是一个基于 Flink CDC DataStream API 的示例，展示如何判断数据是否被删除：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDeserializationSchema;

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

        // 配置 PostgreSQL CDC Source
        PostgreSQLSource<String> source = PostgreSQLSource.<String>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(5432)
            .database("test_db")
            .schemaList("public")
            .tableList("public.test_table")
            .username("postgres")
            .password("password")
            .deserializer(new JsonDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
            .build();

        // 添加 Source
        env.addSource(source)
            .map(record -> {
                // 解析 JSON 数据，判断操作类型
                String opType = record.get("op").toString();
                if ("d".equals(opType)) {
                    System.out.println("检测到删除操作: " + record);
                } else {
                    System.out.println("其他操作: " + record);
                }
                return record;
            })
            .print();

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

说明： - 在上述代码中，record.get("op") 用于获取操作类型。 - 如果 op = 'd'，则表示该记录已被删除。

4. 注意事项

• 连接器支持：并非所有 Flink CDC 连接器都支持捕获 DELETE 操作。例如，部分连接器可能仅支持 INSERT 和 UPDATE 操作。请确保所使用的连接器支持 DELETE 操作。
• Exactly Once 语义：为了确保 DELETE 操作不会丢失或重复，建议启用 Flink 的 Checkpoint 功能，并配置 DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE。
• 数据格式：某些连接器可能需要特定的数据格式（如 JSON 或 Avro）来解析变更数据。请根据连接器的要求选择合适的反序列化器。

5. 总结

通过 Flink CDC DataStream API，您可以捕获数据库中的 DELETE 操作，并通过解析数据流中的操作类型字段（如 op = 'd'）来判断数据是否被删除。此外，结合主键信息，您还可以进一步验证数据的删除状态。

如果您使用的是 PostgreSQL CDC 连接器，可以参考上述代码实现 DELETE 操作的捕获与处理。