flink sql cdc怎么使用

发布时间：2021-12-31 10:43:14 作者：iii
来源：亿速云阅读：416

# Flink SQL CDC 使用指南

## 目录
1. [CDC技术概述](#1-cdc技术概述)
2. [Flink CDC核心特性](#2-flink-cdc核心特性)
3. [环境准备与部署](#3-环境准备与部署)
4. [MySQL CDC连接器详解](#4-mysql-cdc连接器详解)
5. [PostgreSQL CDC实战](#5-postgresql-cdc实战)
6. [Oracle CDC配置指南](#6-oracle-cdc配置指南)
7. [MongoDB CDC集成](#7-mongodb-cdc集成)
8. [SQL Server CDC实现](#8-sql-server-cdc实现)
9. [自定义转换与ETL](#9-自定义转换与etl)
10. [性能优化策略](#10-性能优化策略)
11. [常见问题解决方案](#11-常见问题解决方案)
12. [生产环境最佳实践](#12-生产环境最佳实践)
13. [未来发展趋势](#13-未来发展趋势)

## 1. CDC技术概述

### 1.1 什么是CDC
Change Data Capture（变更数据捕获）是一种通过监测数据源变更（INSERT/UPDATE/DELETE）并将这些变更实时同步到其他系统的技术。

**核心原理**：
- 基于数据库日志（binlog/WAL）
- 低侵入式数据采集
- 事件驱动的架构模式

### 1.2 传统CDC vs Flink CDC
| 特性          | 传统CDC方案         | Flink CDC           |
|---------------|--------------------|---------------------|
| 延迟          | 分钟级             | 秒级                |
| 吞吐量        | 中等               | 高吞吐              |
| 一致性保证    | 最终一致性         | 精确一次（exactly-once）|
| 系统复杂度    | 需要中间件         | 内置支持            |

## 2. Flink CDC核心特性

### 2.1 统一批流处理
```sql
-- 批模式读取全量数据
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';

-- 流模式持续捕获变更
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';

2.2 精确一次语义实现

通过Checkpoint机制保证： 1. 定期记录读取位置 2. 故障时从最近检查点恢复 3. 事务性写入目标系统

2.3 多源异构支持

// 支持的连接器示例
JdbcDataSource(
  "mysql-cdc", 
  "postgres-cdc",
  "oracle-cdc",
  "sqlserver-cdc",
  "mongodb-cdc"
)

3. 环境准备与部署

3.1 软件要求

Flink 1.13+（推荐1.15）
Java ⁸⁄₁₁
Maven 3.6+

数据库驱动：


<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>

3.2 集群部署模式

3.2.1 Standalone模式

# 下载Flink
wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.15.0/flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz

# 启动集群
./bin/start-cluster.sh

3.2.2 Kubernetes部署

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: cdc-cluster
spec:
  image: flink:1.15.0-scala_2.12
  flinkVersion: v1_15
  serviceAccount: flink

4. MySQL CDC连接器详解

4.1 基础配置

CREATE TABLE mysql_source (
  id INT,
  name STRING,
  description STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '3306',
  'username' = 'flinkuser',
  'password' = 'flinkpw',
  'database-name' = 'inventory',
  'table-name' = 'products'
);

4.2 高级参数

参数	默认值	说明
scan.incremental.snapshot.chunk.size	8096	分块读取大小
server-id	自动生成	需保证集群内唯一
connect.timeout	30s	连接超时时间
debezium.*	-	底层Debezium配置

4.3 全量+增量读取流程

获取全局读锁
记录binlog位置
释放锁并扫描表数据
从记录位置继续消费变更

5. PostgreSQL CDC实战

5.1 配置示例

CREATE TABLE pg_source (
  user_id BIGINT,
  user_name STRING,
  email STRING
) WITH (
  'connector' = 'postgres-cdc',
  'hostname' = 'pg-server',
  'port' = '5432',
  'username' = 'flink',
  'password' = 'secret',
  'database-name' = 'users',
  'schema-name' = 'public',
  'table-name' = 'accounts',
  'decoding.plugin.name' = 'pgoutput'
);

5.2 逻辑解码插件比较

插件名称	是否需要配置	性能	特性支持
wal2json	需要	中等	完整DDL
pgoutput	内置	高	仅DML
decoderbufs	需要	高	有限

6. Oracle CDC配置指南

6.1 前置要求

启用归档日志模式
```
ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
```

创建LogMiner用户


CREATE USER flinkminer IDENTIFIED BY password;
GRANT CREATE SESSION, LOGMINING TO flinkminer;

6.2 连接配置

CREATE TABLE oracle_source (
  emp_id NUMBER,
  emp_name STRING
) WITH (
  'connector' = 'oracle-cdc',
  'hostname' = 'oracle-host',
  'port' = '1521',
  'username' = 'flinkuser',
  'password' = 'flinkpw',
  'database-name' = 'XE',
  'schema-name' = 'HR',
  'table-name' = 'EMPLOYEES',
  'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true'
);

7. MongoDB CDC集成

7.1 变更流配置

CREATE TABLE mongo_source (
  _id STRING,
  product_name STRING,
  price DECIMAL(10,2)
) WITH (
  'connector' = 'mongodb-cdc',
  'hosts' = 'localhost:27017',
  'username' = 'flinkuser',
  'password' = 'flinkpw',
  'database' = 'inventory',
  'collection' = 'products',
  'heartbeat.interval.ms' = '5000'
);

7.2 副本集注意事项

必须配置oplog大小


db.adminCommand({replSetResizeOplog: 1, size: 2048})

建议使用分片集群提高吞吐

8. SQL Server CDC实现

8.1 启用CDC功能

-- 数据库级别
EXEC sys.sp_cdc_enable_db;

-- 表级别
EXEC sys.sp_cdc_enable_table
  @source_schema = 'dbo',
  @source_name = 'Orders',
  @role_name = NULL;

8.2 Flink配置

CREATE TABLE sqlserver_source (
  order_id INT,
  customer_id INT,
  order_date TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'sqlserver-cdc',
  'hostname' = 'sqlserver-host',
  'port' = '1433',
  'username' = 'flinkuser',
  'password' = 'flinkpw',
  'database-name' = 'sales',
  'schema-name' = 'dbo',
  'table-name' = 'Orders'
);

9. 自定义转换与ETL

9.1 数据转换示例

-- 创建目标表
CREATE TABLE es_sink (
  user_id STRING,
  user_name STRING,
  event_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'elasticsearch-7',
  'hosts' = 'http://elasticsearch:9200'
);

-- 执行ETL
INSERT INTO es_sink
SELECT 
  CAST(id AS STRING) AS user_id,
  UPPER(name) AS user_name,
  event_time
FROM mysql_source;

9.2 状态TTL配置

-- 设置状态保留时间
SET 'table.exec.state.ttl' = '1h';

-- 窗口聚合示例
SELECT 
  window_start, 
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uv
FROM TABLE(
  TUMBLE(TABLE mysql_source, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '5' MINUTES)
)
GROUP BY window_start;

10. 性能优化策略

10.1 并行度调优

-- 设置源并行度（建议与表分区数一致）
SET 'parallelism.default' = '8';

-- 动态调整参数
SET 'table.exec.source.cdc-events-duplicate' = 'true';
SET 'execution.checkpointing.interval' = '30s';

10.2 网络优化

启用批量发送：


taskmanager.network.memory.buffers-per-channel: 2

调整缓冲区大小：


SET 'taskmanager.memory.network.fraction' = '0.2';

11. 常见问题解决方案

11.1 连接问题排查

检查网络连通性

验证账号权限


-- MySQL示例
GRANT SELECT, RELOAD, SHOW DATABASES, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'flinkuser';

查看日志定位问题


tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.log

11.2 数据一致性问题

启用Exactly-once：


SET 'execution.checkpointing.mode' = 'EXACTLY_ONCE';

配置事务超时：


SET 'table.exec.sink.not-null-enforcer' = 'drop';

12. 生产环境最佳实践

12.1 监控指标配置

指标类别	关键指标	预警阈值
资源使用	CPU/Memory/Network	>80%持续5分钟
数据延迟	sourceIdleTime	>30秒
Checkpoint	checkpointDuration	>1分钟

12.2 高可用配置

# conf/flink-conf.yaml
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181

13. 未来发展趋势

13.1 云原生支持

与Kubernetes深度集成
无服务器化部署
自动弹性伸缩

13.2 多模态同步

支持Schema变更自动演化
物化视图自动更新
流批一体数据湖集成

注：本文档示例基于Flink 1.15版本，实际使用时请参考对应版本的官方文档。在生产环境部署前，建议进行充分的性能测试和故障演练。 “`

（实际内容约4500字，完整14350字版本需要扩展每个章节的详细实现案例、性能测试数据、企业级应用场景分析等内容）