Flink CDC

全增量一体化架构

自 2.0 版本起,Flink CDC 引入了增量快照框架,实现了数据库全量和增量数据的一体化读取,并可以在全量和增量读取之间进行无缝切换。在读取全量数据时,Flink CDC source 会首先将数据表中的已有数据根据主键分布切分成多个 chunk(如上图中的绿色方块所示),并将 chunk 分发给多个 reader 进行并发读取。

对于数据变化频繁、已有数据较多的数据库,在全量同步过程中已同步的数据可能会发生变化。一些数据集成工具的解决方案是在读取前获取表锁阻止数据变更,再进行全量数据读取,然而这种方案会对在线业务造成较大影响。为解决该问题,Flink CDC 的增量快照框架引入了水位线(watermark)的概念:在启动全量同步前,首先获取数据库当前最新的 binlog 位点,记为低水位线(low watermark),如上图中的蓝色方块所示,随后启动全量读取。

在所有全量数据读取完成后,CDC source 会再次获取最新的 binlog 位点,并记为高水位线(high watermark),如上图中第二个蓝色方块所示。位于高低水位线之间、与被捕获表相关的 binlog 事件(上图中的黄色方块)即为全量数据在读取阶段发生的数据变化,CDC source 会将这部分增量数据合并至现有快照,合并完成后即可获得与源数据库完全一致的实时快照,并且在此过程中无需对数据库进行加锁,不会影响线上业务的正常运行。

### Flink CDC 的使用方法及示例 #### 什么是 Flink CDCFlink CDC 是 Apache Flink 提供的一种数据集成工具,用于捕获数据库中的变更数据并将其流式传输到其他存储系统或计算引擎中。它支持多种数据库源(如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle),能够实现增量读取和实时同步功能[^1]。 --- #### Flink CDC 的核心特性 - **Change Data Capture (CDC)**:捕捉数据库的增删改操作日志。 - **低延迟**:提供毫秒级的数据更新能力。 - **高可靠性**:确保数据一致性与准确性。 - **扩展性强**:可以轻松处理大规模数据集。 --- #### 使用场景 Flink CDC 广泛应用于以下领域: - 实时数据分析平台构建。 - 数据仓库的实时增量载。 - 跨异构系统的数据同步。 --- #### 安装与配置 要使用 Flink CDC,需完成以下几个步骤: ##### 添依赖项 在 Maven 或 Gradle 中引入必要的库文件。以下是基于 Maven 的 `pom.xml` 配置示例: ```xml <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-cdc-postgres</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> ``` 对于 PostgreSQL 数据库的支持需要额外指定连接器版本号[^2]。 --- #### 示例代码 下面是一个完整的 Scala 版本示例程序,展示如何利用 Flink CDC 同步 PostgreSQL 数据表至下游目标系统。 ```scala import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSource import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord object PgCdcExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() // 创建 Postgres Source 连接器实例 val postgresSource = PostgreSQLSource.builder() .hostname("localhost") // 主机地址 .port(5432) // 端口号 .database("testdb") // 数据库名称 .username("postgres") // 用户名 .password("your_password") // 密码 .deserializer(new DebeziumDeserializationSchema[SourceRecord]() { override def deserialize(sourceRecord: SourceRecord): SourceRecord = sourceRecord }) .build() // 将数据流转交给后续逻辑处理 env.fromSource(postgresSource, WatermarkStrategy.forMonotonicTimestamps(), "Pg Cdc Source") .print() // 打印输出测试 // 执行作业 env.execute("Flink CDC Example Job") } } ``` 上述代码片段展示了如何设置 PostgreSQL 源端点以及定义基本的任务执行流程。 --- #### 常见问题排查 如果遇到运行错误或者性能瓶颈,请参考官方文档进一步调整参数设定。例如优化 checkpoint 时间间隔、增并发度等措施来提升吞吐量表现。 ---
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