Flink消费binlog消息丢弃过期的消息

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这篇博客探讨了在高并发环境下，Flink消费binlog时遇到的数据延迟问题。通过databus或canal订阅binlog并发送到Kafka，然后用Flink消费，由于生产速度超过消费速度，导致ES数据延迟。提高Flink并发数会引入乱序，可能破坏数据一致性。解决方案是在Flink中使用keyby和状态来丢弃已过期的消息，确保数据正确性。

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一般通过订阅mysql的binlog 异构数据到别的存储，如ES。
大概的流程为通过databus或者canal 这样的组件订阅binlog，发送kafka队列，通过flink消费kafka。因为我们这边业务比较特殊，导致mysql数据的变更有尖刺的情况，在业务高峰期数据变更的QPM为60W/分钟，flink最大的消费能力为20W/分钟，在这种消费速度和生产速度不对等的情况，ES的数据有会10分钟以上的延时。因此需要提升flink的的并发数，但是当flink的并发数大于kafka partition的数据量时，会有乱序的问题影响数据的一致性。

比如：10分01秒修改id=100这条数据的状态为1，10分02秒修改状态为2，flink并发消费时候不能100%的保证先处理01秒的数据，在处理02秒的消息。如果先处理02秒的数据，最后处理01秒的数据，那就会造成mysql和ES数据不一致的问题，mysql状态为2，ES中状态为1。解决方法就是如果如果先处理的02秒的消息，再收到01秒的消息时直接丢弃即可。

在flink中可以很轻易的实现过期消息的过滤，通过flink keyby方法+ status 即可，代码如下：

package com.ikuboo.learn.flink.datastream;

import org.apache.flink.api.common.functions.RichFilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream