Dinky项目整库同步(CDCSOURCE)技术详解与实践指南

Dinky项目整库同步(CDCSOURCE)技术详解与实践指南

【免费下载链接】dinky Dinky is an out-of-the-box, one-stop, real-time computing platform dedicated to the construction and practice of Unified Streaming & Batch and Unified Data Lake & Data Warehouse. Based on Apache Flink, Dinky provides the ability to connect many big data frameworks including OLAP and Data Lake. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinky

一、整库同步技术背景

在传统的数据同步方案中，使用FlinkCDC进行数据库同步通常会面临几个典型问题：

1. DDL定义繁琐：需要为每张表编写大量DDL语句
2. SQL编写复杂：需要为每张表编写INSERT INTO语句
3. 资源消耗大：每张表独立建立连接，导致数据库连接数暴增
4. 网络压力大：重复读取Binlog日志造成源库性能压力

Dinky项目创新的CDCSOURCE语法有效解决了这些问题，它能够：

• 自动构建整库实时同步任务
• 智能合并数据源连接
• 支持多种目标存储系统
• 显著降低源库压力

二、核心技术原理

2.1 数据源合并技术

传统方案中，每张表都会创建一个独立的FlinkCDC源，导致资源浪费。Dinky采用创新的"单源多路复用"架构：

1. 仅构建一个统一的CDC源连接
2. 根据schema、database、table进行数据分流
3. 将数据分发到对应的目标表

这种设计将数据库连接数从N(表数量)降低到1，极大减轻了源库压力。

2.2 元数据智能映射

Dinky通过内置的元数据管理功能实现：

1. 自动捕获源库表结构信息
2. 动态生成Flink DDL语句
3. 维护源表和目标表的映射关系

2.3 多目标支持机制

Dinky支持丰富的数据目标类型：

1. 消息队列：Kafka等
2. 数据仓库：Doris等
3. 数据湖：Hudi等
4. 关系型数据库：JDBC兼容的各类数据库

支持两种实现方式：

• DataStream API方式(灵活扩展)
• FlinkSQL方式(简单易用)

三、环境准备与配置

3.1 基础环境要求

1. 作业配置：

   • 禁用语句集模式
   • 禁用批处理模式
   • 区分全局变量和内置变量

2. 内置变量说明： | 变量名 | 描述 | 示例值 | 使用方式 | |-------------|------------------|------------|-----------------| | schemaName | 当前数据库名称 | test_db | #{schemaName} | | tableName | 当前表名 | user_info | #{tableName} | | pkList | 主键列列表(逗号分隔) | id,name | #{pkList} |

3.2 版本兼容性

1. 1.0.0之前版本：

   • 主要维护1.14客户端版本
   • 其他版本需自行扩展实现

2. 1.0.0之后版本：

   • 整库同步模块独立维护
   • 支持多Flink版本
   • 扩展更加简便

3.3 依赖管理

非Application模式： 需将以下jar包放入Flink的lib目录：

• dinky-client-base-${version}.jar
• dinky-common-${version}.jar
• dinky-client-${version}.jar

Application模式： 可通过ADD CUSTOMJAR语法动态加载依赖，典型依赖包括：

• flink-shaded-guava
• HikariCP连接池
• Druid连接池
• Jackson时间类型支持
• Flink MySQL CDC连接器

四、详细配置参数解析

4.1 数据源配置

参数	必填	默认值	说明
connector	是	无	指定CDC连接器类型
hostname	是	无	数据库服务器地址
port	是	无	数据库端口
username/password	是	无	数据库认证信息
scan.startup.mode	否	latest-offset	启动模式(initial/latest-offset)
table-name	是	无	支持正则表达式，如"db\..*"表示同步db库所有表

4.2 高级特性配置

1. 分库分表支持：

   • split.enable：开启分库分表模式
   • split.match_number_regex：匹配规则(如_[0-9]+)
   • split.max_match_value：最大匹配值

2. 自定义参数：

   • source.*：CDC个性化配置
   • debezium.*：Debezium特有参数
   • jdbc.properties.*：JDBC连接参数

4.3 目标端配置

参数	说明
sink.connector	目标类型(kafka/doris/hudi等)
sink.sink.db	目标库名(默认同源库)
sink.table.prefix/suffix	表名前缀/后缀
sink.table.upper/lower	表名大小写转换
sink.table.replace.pattern/with	表名正则替换
sink.auto.create	自动建表(目前仅支持MySQL)
sink.timezone	目标时区设置

五、最佳实践建议

1. 性能优化：

   • 合理设置checkpoint间隔
   • 根据数据量调整并行度
   • 使用Debezium参数过滤不必要操作

2. 命名规范：

   • 使用表名映射解决长表名问题
   • 统一前缀/后缀保持目标表规范

3. 异常处理：

   • 配置合理的重试策略
   • 监控连接状态
   • 处理网络波动情况

4. 扩展建议：

   • 自定义DataStream Sink支持新存储
   • 扩展其他CDC连接器

通过本文的详细介绍，开发者可以全面了解Dinky项目中CDCSOURCE整库同步的技术原理和实现细节，在实际项目中高效地实现数据库实时同步需求。

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