flink cdc3.0写入Doris mysql binlog如何保证有序？

Flink CDC 3.0 支持多种数据库源，包括 MySQL，并且可以通过 Debezium 连接器来读取 MySQL 的 binlog。
对于使用 Flink CDC 将 MySQL 的 binlog 数据写入 Doris 的场景，确保记录按照 binlog 文件和位置（file/pos）有序是非常重要的，尤其是当需要保持事务的一致性时。
在 MySQL 的 binlog 中，每个变更记录都有一个唯一的标识符，即文件名和位置（log_file_name/log_pos）。这些信息可以帮助确定事件发生的顺序。Flink CDC 通常会利用这些信息来确保读取的事件是有序的。但是在分布式流处理框架中，如 Apache Flink，要完全保证全局有序性是比较困难的，因为这需要所有任务都串行执行。Flink CDC 可以通过配置来尽量接近这个目标，比如使用 Keyed Stream 或者通过特定的排序策略来实现。

在使用 Apache Flink CDC 3.0 将 MySQL 的 binlog 数据写入 Doris 时，保证数据的有序性是非常重要的，尤其是在处理事务和依赖于顺序的操作时。Flink CDC 本身提供了机制来确保数据的有序性，特别是在处理 MySQL binlog 时。

1. Binlog 的顺序

MySQL 的 binlog 文件是按时间顺序记录的，并且每个 binlog 事件都有一个唯一的 position。Flink CDC 在读取 binlog 时会按照 binlog 文件和 position 的顺序进行读取，从而保证了数据的有序性。

2. Flink CDC 的 Source 端

Flink CDC 使用 Debezium 作为底层的 binlog 读取器。Debezium 会按照 binlog 文件和 position 的顺序读取事件，并将这些事件发送到 Flink 的 Source 端。

3. Flink 的 Watermark 和 Event Time

为了进一步保证数据的有序性，Flink 提供了 watermark 和 event time 的概念。你可以通过配置 Flink CDC 的 Source 来生成 watermarks，并基于 event time 进行窗口操作或状态管理。

配置示例

// 创建 Flink CDC Source
MySqlSourceBuilder<String> builder = MySqlSource.<String>builder()
    .hostname("your_mysql_host")
    .port(your_mysql_port)
    .databaseList("your_database")
    .tableList("your_table")
    .username("your_username")
    .password("your_password")
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
    .includeSchemaChanges(true) // 是否包含 schema 变更事件
    .startupOptions(StartupOptions.initial()) // 从最新的 binlog 位置开始读取
    .setParallelism(1); // 设置并行度为 1，以保证单线程顺序处理

DataStreamSource<String> source = env.fromSource(builder.build(), WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");

4. Sink 端的有序写入

在 Sink 端，你需要确保数据写入 Doris 时也保持有序。Doris 支持多种写入方式，包括通过 MySQL 协议、HTTP API 或者 Broker Load 等。为了保证有序性，你可以采取以下几种方法：

a. 单线程写入

设置 Flink Sink 的并行度为 1，以确保单线程顺序写入。

sink.setParallelism(1);

b. 使用 Flink 的 KeyBy 操作

如果你需要按某个字段进行分组，可以使用 keyBy 操作来保证每个分组内的数据有序。

source.keyBy(new KeySelector<String, String>() {
    @Override
    public String getKey(String value) throws Exception {
        // 根据你的逻辑提取 key
        return extractKey(value);
    }
})
.addSink(sink);

c. 自定义 Sink

如果默认的 Sink 不能满足需求，你可以实现一个自定义的 Sink，确保在写入 Doris 时保持有序。

5. Doris 的配置

确保 Doris 的配置支持顺序写入。例如，如果你使用的是 MySQL 协议写入 Doris，确保 Doris 的表结构和索引设计能够支持高效的数据写入。

示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 Flink CDC 3.0 读取 MySQL binlog 并写入 Doris，同时保证数据的有序性。

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;

public class MysqlToDorisCDC {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建 Flink CDC Source
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("your_mysql_host")
            .port(your_mysql_port)
            .databaseList("your_database")
            .tableList("your_table")
            .username("your_username")
            .password("your_password")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
            .includeSchemaChanges(true) // 是否包含 schema 变更事件
            .startupOptions(StartupOptions.initial()) // 从最新的 binlog 位置开始读取
            .build();

        // 从 Source 读取数据
        DataStreamSource<String> source = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");

        // 设置 Sink 的并行度为 1，以保证单线程顺序写入
        MyDorisSink dorisSink = new MyDorisSink();
        source.setParallelism(1).addSink(dorisSink);

        // 启动 Flink 任务
        env.execute("MySQL to Doris CDC Job");
    }

    // 自定义 Doris Sink
    public static class MyDorisSink extends RichSinkFunction<String> {
        @Override
        public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
            // 实现写入 Doris 的逻辑
            // 例如：通过 JDBC 或 HTTP API 写入 Doris
        }
    }
}

通过上述配置和步骤，你可以确保 Flink CDC 3.0 在读取 MySQL binlog 并写入 Doris 时保持数据的有序性。如果还有其他具体需求或问题，请提供更多详细信息以便进一步诊断。

Flink CDC里mysql通过cdc到doris，mysql的opts只到秒，那写入顺序咋保证？

Flink CDC里mysql通过cdc到doris，mysql的opts只到秒，那写入顺序咋保证？如果1年内更新了两次，可能顺序就不对，比如cp设置1秒，那1秒内累计的数据一个批次到doris，doris不按照顺序写吧？
参考答案：
增量阶段并行度只有1就是为了保证顺序，且全局为1。
关于本问题的更多回答可点击进行查看：
https://developer.aliyun.com/ask/599258?spm=a2c6h.12873639.article-detail.44.50e24378TRW91E