Flink CDC 和 kafka 进行多源合并和下游同步方案
作者：互联网
一、前言
本文主要是针对 Flink SQL 使用 Flink CDC 无法实现多库多表的多源合并问题，以及多源合并后如何对下游 Kafka 同步更新的问题，因为目前 Flink SQL 也只能进行单表 Flink CDC 的作业操作，这会导致数据库 CDC 的连接数过多。
但是 Flink CDC 的 DataStream API 是可以进行多库多表的同步操作的，本文希望利用 Flink CDC 的 DataStream API 进行多源合并后导入一个总线 Kafka，下游只需连接总线 kafka 就可以实现 Flink SQL 的多源合并问题，资源复用。
二、环境
版本
组件
版本
Flink
1.13.3
Flink CDC
2.0
Kafka
2.13
Java
1.8
CDC预览
我们先打印一下 Flink CDC 默认的序列化 JSON 格式如下：
SourceRecord{sourcePartition={server=mysql_binlog_source}, sourceOffset={ts_sec=1643273051, file=mysql_bin.000002, pos=5348135, row=1, server_id=1, event=2}}
ConnectRecord{topic='mysql_binlog_source.gmall.spu_info', kafkaPartition=null, key=Struct{id=12}, keySchema=Schema{mysql_binlog_source.gmall.spu_info.Key:STRUCT}, value=Struct{before=Struct{id=12,spu_name=华为智慧屏 14222K1 全面屏智能电视机,description=华为智慧屏 4K 全面屏智能电视机,category3_id=86,tm_id=3},after=Struct{id=12,spu_name=华为智慧屏 2K 全面屏智能电视机,description=华为智慧屏 4K 全面屏智能电视机,category3_id=86,tm_id=3},source=Struct{version=1.4.1.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1643273051000,db=gmall,table=spu_info,server_id=1,file=mysql_bin.000002,pos=5348268,row=0,thread=3742},op=u,ts_ms=1643272979401}, valueSchema=Schema{mysql_binlog_source.gmall.spu_info.Envelope:STRUCT}, timestamp=null, headers=ConnectHeaders(headers=)}
可以看到，这种格式的 JSON，传给下游有很大的问题，要实现多源合并和同步更新，我们要解决以下两个问题。
①总线 Kafka 传来的 json ，无法识别源库和源表来进行具体的表创建操作，因为不是固定的 json 格式，建表 with 配置里也无法指定具体的库和表。
②总线 Kafka 传来的 json 如何进行 CRUD 等事件对 Kafka 流的同步操作，特别是 Delete，下游kafka如何感知来更新 ChangeLog。
三、查看文档
我们可以看到红框部分，基于 Debezium 格式的 json 可以在 Kafka connector 建表中可以实现表的 CRUD 同步操作。只要总线 Kafka 的 json 格式符合该模式就可以对下游 kafka 进行 CRUD 的同步更新，刚好 Flink CDC 也是基于Debezium。
那这里就已经解决了问题②。
剩下问题①，如何解决传来的多库多表进行指定表和库的识别，毕竟建表语句没有进行 where 的设置参数。
再往下翻文档：
可以看到，基于 Debezium-json 格式，可以把上面的 schema 定义的 json 格式的元数据给取出来放在字段里。
比如，我把 table 和 database 给放在建表语句里，那样我就可以在 select 语句中进行库和表的过滤了。
如下：
CREATE TABLE Kafka_Table (
origin_database STRING METADATA FROM 'value.source.database' VIRTUAL, //schema 定义的 json 里的元数据字段
origin_table STRING METADATA FROM 'value.source.table' VIRTUAL,
`id` INT,
`spu_name` STRING,
`description` STRING,
`category3_id` INT,
`tm_id` INT
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'input_kafka4',
'properties.group.id' = '57',
'properties.bootstrap.servers' = '10.1.64.156:9092',
'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
'debezium-json.ignore-parse-errors' = 'true',
'format' = 'debezium-json'
);
select * from Kafka_Table where origin_database='gmall' and origin_table = 'spu_info'; //这里就实现了指定库和表的过滤操作
那这样问题②就解决了。那我们现在就要做两个事情:
①写一个Flink CDC的DataStream项目进行多库多表同步，传给总线Kafka。
②自定义总线Kafka的json格式。
四、新建 FlinkCDC 的 DataStream 项目
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
public class FlinkCDC {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1.获取执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//1.1 设置 CK&状态后端
//略
//2.通过 FlinkCDC 构建 SourceFunction 并读取数据
DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySQLSource.<String>builder()
.hostname("10.1.64.157")
.port(3306)
.username("root")
.password("123456")
.databaseList("gmall") //这个注释,就是多库同步
//.tableList("gmall.spu_info") //这个注释，就是多表同步
.deserializer(new CustomerDeserialization()) //这里需要自定义序列化格式
//.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) //默认是这个序列化格式
.startupOptions(StartupOptions.latest())
.build();
DataStreamSource<String> streamSource = env.addSource(sourceFunction);
//3.打印数据并将数据写入 Kafka
streamSource.print();
String sinkTopic = "input_kafka4";
streamSource.addSink(getKafkaProducer("10.1.64.156:9092",sinkTopic));
//4.启动任务
env.execute("FlinkCDC");
}
//kafka 生产者
public static FlinkKafkaProducer<String> getKafkaProducer(String brokers,String topic) {
return new FlinkKafkaProducer<String>(brokers,
topic,
new SimpleStringSchema());
}
}
五、自定义序列化类
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema;
import io.debezium.data.Envelope;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.connect.data.Field;
import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CustomerDeserialization implements DebeziumDeserializationSchema<String> {
@Override
public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<String> collector) throws Exception {
//1.创建 JSON 对象用于存储最终数据
JSONObject result = new JSONObject();
//2.获取库名&表名放入 source
String topic = sourceRecord.topic();
String[] fields = topic.split("\\.");
String database = fields[1];
String tableName = fields[2];
JSONObject source = new JSONObject();
source.put("database",database);
source.put("table",tableName);
Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
//3.获取"before"数据
Struct before = value.getStruct("before");
JSONObject beforeJson = new JSONObject();
if (before != null) {
Schema beforeSchema = before.schema();
List<Field> beforeFields = beforeSchema.fields();
for (Field field : beforeFields) {
Object beforeValue = before.get(field);
beforeJson.put(field.name(), beforeValue);
}
}
//4.获取"after"数据
Struct after = value.getStruct("after");
JSONObject afterJson = new JSONObject();
if (after != null) {
Schema afterSchema = after.schema();
List<Field> afterFields = afterSchema.fields();
for (Field field : afterFields) {
Object afterValue = after.get(field);
afterJson.put(field.name(), afterValue);
}
}
//5.获取操作类型 CREATE UPDATE DELETE 进行符合 Debezium-op 的字母
Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
String type = operation.toString().toLowerCase();
if ("insert".equals(type)) {
type = "c";
}
if ("update".equals(type)) {
type = "u";
}
if ("delete".equals(type)) {
type = "d";
}
if ("create".equals(type)) {
type = "c";
}
//6.将字段写入 JSON 对象
result.put("source", source);
result.put("before", beforeJson);
result.put("after", afterJson);
result.put("op", type);
//7.输出数据
collector.collect(result.toJSONString());
}
@Override
public TypeInformation<String> getProducedType() {
return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
}
}
OK，运行 flinkCDC 项目，同步的数据库表插入一条记录，得出以下自定义格式后的 JSON：
{
"op": "u",
"before": {
"spu_name": "香奈儿（Chanel）女士香水 5 号香水 粉邂逅柔情淡香水 EDT ",
"tm_id": 11,
"description": "香奈儿（Chanel）女士香水 5 号香水 粉邂逅柔情淡香水 EDT 111",
"id": 11,
"category3_id": 473
},
"source": {
"database": "gmall",
"table": "spu_info"
},
"after": {
"spu_name": "香奈儿（Chanel）女士香水 5 号香水 粉邂逅柔情淡香水 EDTss ",
"tm_id": 11,
"description": "香奈儿（Chanel）女士香水 5 号香水 粉邂逅柔情淡香水 EDT 111",
"id": 11,
"category3_id": 473
}
}
PS：没放 schema{}这个对象，看文档说加了识别会影响效率。
六、总线 Kafka
七、开发及提交作业
八、查看结果
可以看到在指定库和表中新增一条数据，在下游 kafka 作业中实现了同步更新，然后试试对数据库该表的记录进行 delete，效果如下：
可以看到"是是是…"这条记录同步删除了。
此时 Flink CDC 的记录是这样：
原理主要是 op 去同步下游 kafka 的 changeLog 里的 op。
我们浏览一下 changeLog：
可以看到，op 自动识别总线 kafka 发来的 JSON 进行了同步来记录操作。
后续我们就可以插入 upsert-kafka 表进行具体的表操作了。
完成！这样只需建一个 DataStream 的总线 jar，在 Dinky 中进行提交，后续下游的作业只需要 kafka 去接总线 kafka 就可以进行 Flink CDC 在 Flink SQL 里的多源合并和同步更新。
标签：CDC,Flink,kafka,source,import,Kafka,id 来源： https://blog.csdn.net/qq_24505127/article/details/122761938