【Flink】维表关联之异步连接mysql

在Flink处理过程中,直接对每个数据查询MySQL会造成数据库压力大和数据背压问题。通过利用Flink的异步IO机制,并结合Vertx实现MySQL的异步连接,可以显著提升维表关联的效率,有效缓解这一问题。

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       由于flink每个数据都要直接查询mysql会导致mysql压力很大,前一条数据没处理完后面的数据会阻塞,导致数据背压,此时可以考虑flink的异步IO机制,mysql的话和vertx结合实现异步维表关联,加快了效率

1、引入依赖

 <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.44</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.vertx</groupId>
            <artifactId>vertx-jdbc-client</artifactId>
            <version>3.8.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.vertx</groupId>
            <artifactId>vertx-core</artifactId>
            <version>3.8.3<
Flink关联Hbase的实现思路是利用Flink的RichAsyncFunction读取Hbase的数据到缓存中,并在关联时先查询缓存,如果缓存中不存在这条数据,则利用Hbase客户端去查询Hbase,并将查询结果插入到缓存中。\[1\] 首先,我们需要引入Hbase的异步客户端依赖,例如asynchbase 1.8.2版本。\[2\] 在Flink流式计算中,度属性一般存储在MySQL/HBase/Redis等数据库中,这些数据需要根据业务进行关联。根据业务对数据关联的时效性要求,可以采用以下几种解决方案: 1. 定时更新:定期从Hbase中读取数据,并将其加载到Flink的缓存中,以保持数据的最新性。 2. 异步查询:在关联时,先查询Flink的缓存,如果缓存中不存在,则异步地从Hbase中查询数据,并将查询结果插入到缓存中,以提高查询效率。 3. 增量更新:当数据发生变化时,只更新变化的部分数据,而不是全量更新,以减少数据的传输和处理开销。 以上是关联Hbase的一些实现思路和解决方案。具体的实现方式可以根据业务需求和系统架构进行选择和调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [轻松通关Flink第19讲:Flink 如何做关联](https://blog.youkuaiyun.com/sucaiwa/article/details/129808043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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