在
Spring Boot 项目中集成
Flink 组件实现数据同步，而无
需单独安装
Flink 应用，是一种将
Flink 作为嵌入式库使用的常见方式。这种方式适用于
需要在已有 Java 应用中嵌入流处理能力的场景，例如实时数据同步、ETL 任务或数据管道构建。
### 内嵌
Flink 实现数据同步
通过将
Flink 作为依赖库
引入 Spring Boot 项目，可以利用
Flink 的流处理能力实现数据库数据的实时同步。例如，结合
Flink CDC 实现 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步[^3]。
Flink CDC 能够捕获数据库的全量和增量数据，直接作为数据流输出，供
Flink 程序进行实时处理和写入目标系统。
在
Spring Boot 中集成
Flink 时，通常
需要
引入以下依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-java</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-streaming-java</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-clients</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
```
### 实现 MySQL 到 Elasticsearch 同步（DataStream API）
以下是一个基于 DataStream API 的示例代码，展示如何在
Spring Boot 中嵌入
Flink 实现 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步：
```java
import org.apache.
flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.
flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.
flink.connector.elasticsearch7.Elasticsearch7SinkBuilder;
import org.apache.
flink.connector.elasticsearch.ElasticsearchSink;
import org.apache.
flink.formats.json.JsonSerializationSchema;
import org.apache.
flink.table.connector.ChangelogMode;
import org.apache.
flink.table.data.RowData;
import org.apache.
flink.table.runtime.typeutils.RowDataSerializer;
import org.apache.
flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.
flink.types.Row;
import org.apache.
flink.types.RowKind;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class
FlinkEmbeddedSync {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取 MySQL 数据
DataStreamSource<Row> mysqlStream = env.addSource(new MySqlCdcSource(...));
// 配置 Elasticsearch Sink
Properties esProperties = new Properties();
esProperties.setProperty("cluster.name", "my-cluster");
ElasticsearchSink.Builder<Row> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(
Arrays.asList(new HttpHost("localhost", 9200, "http")),
new ElasticsearchSinkFunction<Row>() {
private final JsonSerializationSchema jsonSerializer = new JsonSerializationSchema();
@Override
public void process(Row element, RuntimeContext context, RequestIndexer indexer) {
String json = jsonSerializer.serialize(element);
indexer.add(new IndexRequest("mysql_data").source(json, XContentType.JSON));
}
}
);
// 设置批量刷新策略
esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(1);
// 构建并添加 Sink
mysqlStream.addSink(esSinkBuilder.build());
env.execute("Embedded
Flink Sync Job");
}
}
```
###
Spring Boot 中集成
Flink 的注意事项
在
Spring Boot 中直接使用
Flink 时，
需要注意以下几点：
- **
Flink 运行时上下文管理**：
Flink 作业
需要通过 `StreamExecutionEnvironment` 来构建流处理拓扑，
Spring Boot 应用
需确保在合适的生命周期阶段启动
Flink 作业。
- **状态后端与检查点配置**：如果
需要启用检查点机制或状态管理，应配置合适的 `StateBackend`，如 `MemoryStateBackend` 或 `RocksDBStateBackend`。
- **资源隔离与线程管理**：
Flink 作业在
Spring Boot 中
运行时，
需注意线程模型与
Spring 容器线程的隔离，避免资源竞争。
- **日志与异常处理**：
Flink 作业的异常处理机制
需与
Spring Boot 的日志系统集成，确保错误信息可追踪。
### 示例：使用 Table API 实现同步
Flink 提供了更高层次的 Table API，支持 SQL 风格的数据操作，适合与
Spring Boot 结合使用：
```java
import org.apache.
flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.
flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class
FlinkTableApiSync {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 创建 MySQL 表
tEnv.executeSql(
"CREATE TABLE mysql_table (id INT PRIMARY KEY, name STRING) WITH (" +
" 'connector' = 'mysql-cdc'," +
" 'hostname' = 'localhost'," +
" 'port' = '3306'," +
" 'database-name' = 'mydb'," +
" 'table-name' = 'mytable'," +
" 'username' = 'root'," +
" 'password' = 'password'" +
")"
);
// 创建 Elasticsearch 表
tEnv.executeSql(
"CREATE TABLE es_table (id INT PRIMARY KEY, name STRING) WITH (" +
" 'connector' = 'elasticsearch-7'," +
" 'hosts' = 'http://localhost:9200'," +
" 'index' = 'mysql_data'" +
")"
);
// 执行同步
tEnv.executeSql("INSERT INTO es_table SELECT * FROM mysql_table");
}
}
```
该方式简化了数据流的构建过程，适合对 SQL 语法熟悉的开发人员。
---
当Springboot项目集成Flink后，传统的Maven打包方式不再适用，需要使用maven-shade-plugin插件进行打包。配置包括设置finalName为flink以及指定maven-shade-plugin的版本。
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