Flink CDC 和 kafka 进行多源合并和下游同步方案

本文主要是介绍Flink CDC 和 kafka 进行多源合并和下游同步方案，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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。

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