Flink CDC 同步 Mysql 数据

一、Flink CDC、Flink、CDC各有啥关系

  Flink：流式计算框架，不包含 Flink CDC，和 Flink CDC没关系

  CDC：是一种思想，理念，不涉及某一门具体的技术。CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如过滤、关联、分组、统计等。目前专业做数据库事件接受和解析的中间件是Debezium，如果是捕获Mysql，还有Canal。

  Flink CDC：是 CDC 的一种实现而已，不属于 Flink 子版块。这个技术是阿里开发的。目的是为了丰富 Flink 的生态。

1.1 概述

  Flink CDC 基于数据库日志的 Change Data Caputre 技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，支持捕获多种数据库的变更，并将这些变更实时同步到下游存储。

1.2 和 jdbc Connectors 对比

  JDBC Connectors 连接器，确实可以读取外部的 数据库。比如：MySQL、Oracle、SqlServer等。但是，JDBC连数据库，只是瞬时操作，没办法持续监听数据库的数据变化。

  Flink CDC Connectors，可以实现数据库的变更捕获，能够持续不断地把变更数据同步到下游的系统中。

官网概述：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/
github链接：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

二、使用

  FlinkCDC 同步数据，有两种方式，一种是 FlinkSQL 的方式，一种是Flink DataStream 和 Table API 的方式。

  我这里直接用的是 ieda 测试的 DataStream 方式。

  代码来自：https://github.com/yclxiao/flink-cdc-demo/tree/main/src/main/java/com/yclxiao/flinkcdcdemo

  CloudAcctProfit2DwsHdjProfitRecordAPI.java

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.xiaoqiang.utils.JdbcUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.*;public class CloudAcctProfit2DwsHdjProfitRecordAPI {private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(CloudAcctProfit2DwsHdjProfitRecordAPI.class);private static String MYSQL_HOST = "x.x.x.x";private static int MYSQL_PORT = 3306;private static String MYSQL_USER = "root";private static String MYSQL_PASSWD = "xiaoqiang";private static String SYNC_DB = "league_test";private static List<String> SYNC_TABLES = Arrays.asList("league_test.oc_settle_profit");public static void main(String[] args) throws Exception {MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder().hostname(MYSQL_HOST).port(MYSQL_PORT).databaseList(SYNC_DB) // set captured database.tableList(String.join(",", SYNC_TABLES)) // set captured table.username(MYSQL_USER).password(MYSQL_PASSWD).deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String.build();StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);env.enableCheckpointing(5000);DataStreamSource<String> cdcSource = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "CDC Source" + "xiaoqiang-flink");List<String> tableList = getTableList();System.out.println("tableList--->"+tableList);for (String tbl : tableList) {SingleOutputStreamOperator<String> filterStream = filterTableData(cdcSource, "oc_settle_profit");
//            SingleOutputStreamOperator<String> cleanStream = clean(filterStream);// 流的数据sink出去filterStream.addSink(new CustomDealDataSink()).name("sink " + tbl);}env.execute("xiaoqiang-flink");}/*** 自定义sink*/private static class CustomDealDataSink extends RichSinkFunction<String> {private transient Connection coalitiondbConnection;private transient Statement coalitiondbStatement;private transient Connection cloudConnection;private transient Statement cloudStatement;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);// 在这里初始化 JDBC 连接coalitiondbConnection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://x.x.x.x:3306/league_test", "root", "");coalitiondbStatement = coalitiondbConnection.createStatement();cloudConnection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://x.x.x.x:3306/cloud_test", "root", "");cloudStatement = cloudConnection.createStatement();}@Overridepublic void invoke(String value, Context context) throws Exception {// 解析拿到的CDC-JSON数据JSONObject rowJson = JSON.parseObject(value);String outNo = rowJson.getString("out_no");Integer userType = rowJson.getInteger("user_type");String id = rowJson.getString("id");String payOrderNo = rowJson.getString("pay_order_no");String title = rowJson.getString("title");String fromUserId = rowJson.getString("from_user_id");String fromAccountId = rowJson.getString("from_account_id");String userId = rowJson.getString("user_id");String accountId = rowJson.getString("account_id");Integer amount = rowJson.getInteger("amount");Integer profitState = rowJson.getInteger("profit_state");Date profitTime = rowJson.getTimestamp("profit_time");Integer refundState = rowJson.getInteger("refund_state");Date refundTime = rowJson.getTimestamp("refund_time");Date addTime = rowJson.getTimestamp("add_time");String remark = rowJson.getString("remark");String acctCircle = rowJson.getString("acct_circle");Integer fromUserType = rowJson.getInteger("from_user_type");String companyId = rowJson.getString("company_id");String bizCompanyId = rowJson.getString("biz_company_id");
//            if (1 != profitState || !"PG11111".equals(acctCircle)) {
//                return;
//            }
//
//            // 读取相关表的数据（与其他表进行关联）
//            Integer bizType = null;
//            String contributeUserId = null;
//            String relationBrandOwnerId = null;
//            ResultSet virtualOrderResultSet = coalitiondbStatement.executeQuery("select * from tc_virtual_order where order_type != 2 and id = '" + outNo + "'");
//            // 如果是tc_virtual_order订单（上岗卡、安心卡、课程）
//            if (virtualOrderResultSet.next()) {
//                // 处理数据逻辑
//                Integer virtualOrder4OrderType = virtualOrderResultSet.getInt("order_type");
//                String virtualOrder4CompanyId = virtualOrderResultSet.getString("company_id");
//                String virtualOrder4BrandId = virtualOrderResultSet.getString("brand_id");
//                // 上岗卡订单排掉，因为已经有别的任务处理了
//                if (virtualOrder4OrderType == 2) {
//                    return;
//                }
//                // orderType转换
//                if (virtualOrder4OrderType == 6) {
//                    bizType = 10;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 1) {
//                    bizType = 11;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 5) {
//                    bizType = 12;
//                }
//                // userType转换
//                if (virtualOrder4OrderType == 6 && userType == 92) {
//                    contributeUserId = virtualOrder4CompanyId;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 1 && userType == 92) {
//                    contributeUserId = virtualOrder4CompanyId;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 5 && userType == 92) {
//                    contributeUserId = virtualOrder4CompanyId;
//                }
//                // relationBrandOwnerId转换
//                if (virtualOrder4OrderType == 6 && userType == 90) {
//                    relationBrandOwnerId = virtualOrder4BrandId;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 1 && userType == 90) {
//                    relationBrandOwnerId = virtualOrder4BrandId;
//                } else if (virtualOrder4OrderType == 5 && userType == 90) {
//                    relationBrandOwnerId = virtualOrder4BrandId;
//                }
//                // remark转换
//                if (virtualOrder4OrderType == 1 || virtualOrder4OrderType == 5) {
//                    remark = title;
//                }
//            } else {
//                // 如果不是tc_virtual_order的数据，则可能是其他数据，此处只保留好到家实物商品数据
//                if (StringUtils.isBlank(payOrderNo)) {
//                    return;
//                }
//                ResultSet acctPayOrderResultSet = cloudStatement.executeQuery("select * from acct_pay_order t where t.id = '" + payOrderNo + "'");
//                if (!acctPayOrderResultSet.next()) {
//                    return;
//                }
//                Integer payCate = acctPayOrderResultSet.getInt("pay_cate");
//                if (200100 != payCate) { // 好到家实物商品类型
//                    return;
//                }
//
//                bizType = 20;
//                if (userType == 92 && StringUtils.isNotBlank(bizCompanyId)) {
//                    contributeUserId = bizCompanyId;
//                } else if (userType == 90 && StringUtils.isNotBlank(bizCompanyId)) {
//                    ResultSet brandOwnerIdResultSet = cloudStatement.executeQuery("select * from uc_brand_partner t where t.company_id = '" + bizCompanyId + "'");
//                    if (brandOwnerIdResultSet.next()) {
//                        relationBrandOwnerId = brandOwnerIdResultSet.getString("brand_owner_id");
//                    }
//                }
//            }
//            if (StringUtils.isBlank(remark)) {
//                remark = title;
//            }// 数据写入到mysqlString insertSql = "INSERT INTO dws_profit_record_hdj_flink_api (id, show_profit_id, order_no, from_user_id, from_user_type, user_id,\n" +"                                                    user_type, amount, profit_time, state, acct_circle, biz_type,\n" +"                                                    contribute_user_id, relation_brand_owner_id, remark, add_time)\n" +"VALUES ('" + id + "', '" + "JSD" + id + "', '" + outNo + "', '" + fromUserId + "', " + fromUserType + ", '" + userId + "', " + userType + ",\n" +"        " + amount + ", '" + DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", TimeZone.getTimeZone("GMT")) + "', " + profitState + ", '" + acctCircle + "', " + 1 + ", " + (StringUtils.isBlank("123") ? null : "'" + "contributeUserId" + "'") + ", " + (StringUtils.isBlank("relationBrandOwnerId") ? null : "'" + "relationBrandOwnerId" + "'") + ", '" + remark + "',\n" +"        '" + DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", TimeZone.getTimeZone("GMT")) + "');";cloudStatement.execute("delete from dws_profit_record_hdj_flink_api where id = '" + id + "'");System.out.println("insertSql--->"+insertSql);cloudStatement.execute(insertSql);}@Overridepublic void close() throws Exception {super.close();// 在这里关闭 JDBC 连接coalitiondbStatement.close();coalitiondbConnection.close();cloudStatement.close();cloudConnection.close();}}/*** 清晰数据** @param source* @return*/private static SingleOutputStreamOperator<String> clean(SingleOutputStreamOperator<String> source) {return source.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String row, Collector<String> out) throws Exception {try {LOG.info("============================row:{}", row);JSONObject rowJson = JSON.parseObject(row);String op = rowJson.getString("op");//history,insert,updateif (Arrays.asList("r", "c", "u").contains(op)) {out.collect(rowJson.getJSONObject("after").toJSONString());} else {LOG.info("filter other op:{}", op);}} catch (Exception ex) {LOG.warn("filter other format binlog:{}", row);}}});}/*** 过滤数据** @param source* @param table* @return*/private static SingleOutputStreamOperator<String> filterTableData(DataStreamSource<String> source, String table) {return source.filter(new FilterFunction<String>() {@Overridepublic boolean filter(String row) throws Exception {try {JSONObject rowJson = JSON.parseObject(row);JSONObject source = rowJson.getJSONObject("source");String tbl = source.getString("table");return table.equals(tbl);} catch (Exception ex) {ex.printStackTrace();return false;}}});}private static List<String> getTableList() {List<String> tables = new ArrayList<>();String sql = "SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = '" + SYNC_DB + "'";List<JSONObject> tableList = JdbcUtil.executeQuery(MYSQL_HOST, MYSQL_PORT, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWD, sql);for (JSONObject jsob : tableList) {String schemaName = jsob.getString("TABLE_SCHEMA");String tblName = jsob.getString("TABLE_NAME");String schemaTbl = schemaName + "." + tblName;if (SYNC_TABLES.contains(schemaTbl)) {tables.add(tblName);}}return tables;}
}

  JdbcUtil.java

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class JdbcUtil {static {try {
//            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(JdbcUtil.class);public static void main(String[] args) throws SQLException {}public static List<JSONObject> executeQuery(String hostUrl, int port, String user, String password, String sql) {List<JSONObject> beJson = new ArrayList<>();String connectionUrl = String.format("jdbc:mysql://%s:%s/league_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai", hostUrl, port);Connection con = null;try {con = DriverManager.getConnection(connectionUrl, user, password);PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);ResultSet rs = ps.executeQuery();beJson = resultSetToJson(rs);} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {try {con.close();} catch (Exception e) {}}return beJson;}private static List<JSONObject> resultSetToJson(ResultSet rs) throws SQLException {List<JSONObject> list = new ArrayList<>();ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();int columnCount = metaData.getColumnCount();while (rs.next()) {JSONObject jsonObj = new JSONObject();for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {String columnName = metaData.getColumnLabel(i);String value = rs.getString(columnName);jsonObj.put(columnName, value);}list.add(jsonObj);}return list;}
}

  pom.xml：

        <dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>2.4.0</version></dependency>

2.1 Mysql 打开 bin-log 功能

  og_bin 的Value如果为ON代表开启，如果为OFF代表关闭，MySQL8.0默认是开启的：

# 查看是否开启binlog
mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%log_bin%';

  关闭状态：

• log_bin为ON代表MySQL已经开启binlog日志记录
• log_bin_basename配置了binlog的文件路径及文件前缀名
• log_bin_index配置了binlog索引文件的路径

  开启状态：

# 在centos中mysql的配置文件一般都在/etc/mysql目录下，如果不在可以通过 find / -name "my.cnf" 查找
vi /etc/mysql/my.cnf# 服务ID
server-id=1
# binlog 配置 只要配置了log_bin地址 就会开启
log_bin = /var/lib/mysql/mysql_bin
# 日志存储天数 默认0 永久保存
# 如果数据库会定期归档，建议设置一个存储时间不需要一直存储binlog日志，理论上只需要存储归档之后的日志
expire_logs_days = 30
# binlog最大值
max_binlog_size = 1024M
# 规定binlog的格式，binlog有三种格式statement、row、mixad，默认使用statement，建议使用row格式
binlog_format = ROW
# 在提交n次事务后，进行binlog的落盘，0为不进行强行的刷新操作，而是由文件系统控制刷新日志文件，如果是在线交易和账有关的数据建议设置成1，如果是其他数据可以保持为0即可
sync_binlog = 1# 重启MySQL服务使配置生效
systemctl restart mysqld / service mysql restart# 查看日志列表
SHOW MASTER LOGS;

可参考：MySQL 开启配置binlog以及通过binlog恢复数据

2.2 在 Mysql 中建库建表准备

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cloud_test;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS league_test;CREATE TABLE league_test.oc_settle_profit (id                           varchar(32),show_profit_id               varchar(32),order_no                     varchar(32),from_user_id                 varchar(32),from_user_type               int(11),user_id                      varchar(32),user_type                    int(11),rate                         int(11),amount                       int(11),type                         int(11),add_time                     datetime,state                        int(11),expect_profit_time           datetime,profit_time                  datetime,profit_mode                  int(11),opt_code                     varchar(32),opt_name                     varchar(32),acct_circle                  varchar(32),process_state                int(11),parent_id                    varchar(32),keep_account_from_user_id    varchar(32),keep_account_from_bm_user_id varchar(32),keep_account_user_id         varchar(32),keep_account_bm_user_id      varchar(32),biz_type                     int(11),remark                       varchar(32),contribute_user_id           varchar(32),relation_brand_owner_id      varchar(32),PRIMARY KEY (id) USING BTREE
);CREATE TABLE cloud_test.dws_profit_record_hdj_flink_api (id                      varchar(32),show_profit_id          varchar(32),order_no                varchar(32),from_user_id            varchar(32),from_user_type          int(11),user_id                 varchar(32),user_type               int(11),amount                  int(11),profit_time             datetime,state                   int(11),acct_circle             varchar(32),biz_type                int(11),contribute_user_id      varchar(32),relation_brand_owner_id varchar(32),remark                  varchar(32),add_time                datetime,PRIMARY KEY (id) USING BTREE);

2.3 遇到的坑

  用 JDBC 连接 Mysql 的时候报错：The MySQL server has a timezone offset (0 seconds ahead of UTC)

  原因：从错误即可知道是时区的错误。

show variables like '%time_zone%';
Variable_name   |Value |
----------------+------+
time_zone       |SYSTEM|// 或者下面这条命令
SELECT @@global.time_zone;

  解决：使用 root 用户登录 mysql，再执行 set global time_zone='+8:00' 命令。

  注意：一开始改成了 SET GLOBAL time_zone = 'Asia/Shanghai'，但并不好使。

2.4 测试

  Idea 启动程序后，在 oc_settle_profit 表中插入数据后 dws_profit_record_hdj_flink_api 也可以同步插入相应的数据。

参考：
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|大数据之flinkCDC
一次打通FlinkCDC同步Mysql数据

三、番外

  用 Flink CDC 可以监控 Mysql，但无法监控 StarRocks，和官方询问过，目前 StarRocks 并没有像 Mysql 这样被外部感知 DDL 操作的 bin-log 功能，所以暂时还无法用 Flink CDC 监控 StarRocks。