文章目录

• 前文
• • （1）什么是CDC
  • （2）Flink-CDC是什么
  • （3）Flink-CDC 特性
• CDC与Flink毕业版本
• Springboot项目整合Flink-CDC
• • （1）说明
  • （2）引入依赖
  • （3）接入springboot项目
  • • 创建监听类 实现 ApplicationRunner
    • 自定义数据读取解析器
    • 变更对象
    • 自定义sink 交由spring管理

前文

（1）什么是CDC

CDC:全称是 Change Data Capture，即数据变更捕获技术，具体的含义是 通过识别和捕获对数据库中的数据所做的更改（包括数据或数据表的插入、更新、删除；数据库结构的变更调整等），然后将这些更改按发生的顺序完整记录下来，并实时通过中间技术桥梁（消息中间件、TCP等等）将变更顺序消息传送到下游流程或系统的过程。

（2）Flink-CDC是什么

CDC Connectors for Apache Flink ®是一组用于Apache Flink ®的源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同数据库获取变更。用于 Apache Flink ®的 CDC 连接器将 Debezium 集成为捕获数据更改的引擎。所以它可以充分发挥 Debezium 的能力。

白话的意思是，Flink-CDC 一个成型的cdc技术实现（Debezium）的包装，我前面也使用过Debezium,并编写了一个简略的博客，感兴趣的可以戳下方连接去看一下

springboot+debezium捕获数据库变更（mysql、sql-server、mongodb、oracle…）

（3）Flink-CDC 特性

1. 支持读取数据库快照，即使发生故障也能继续读取binlog，一次处理。

2. DataStream API 的 CDC 连接器，用户可以在单个作业中使用多个数据库和表的更改，而无需部署 Debezium 和 Kafka。

3. Table/SQL API 的 CDC 连接器，用户可以使用 SQL DDL 创建 CDC 源来监控单个表的更改。

CDC与Flink毕业版本

下表显示了 Flink® CDC 连接器和 Flink® 之间的版本映射：

Flink ® CDC 版本	Flink®版本_
1.0.0	1.11.*
1.1.0	1.11.*
1.2.0	1.12.*
1.3.0	1.12.*
1.4.0	1.13.*
2.0.*	1.13.*
2.1.*	1.13.*
2.2.*	1.13.* , 1.14.*

Springboot项目整合Flink-CDC

（1）说明

按常理来说,一个正常的flink-job 最终我们并不会集成到springboot项目中，我们会直接编写一个maven项目，在发布时使用flink程序来启动任务

比如官网示例:

本文即要使用flink-cdc进行数据变更捕获 (可以视作为一个flink-job),但又要契合我们的springboot项目，使用spring的特性，因此，我们需要转换一下思路，转换成什么样子呢？就是不要将这个flink-cdc作为一个job 使用flink程序进行发布提交，我们就当它在我们开发时一样，作为一个本地项目，main方法启动

（2）引入依赖

flink客户端版本使用 1.13.6 cdc 版本使用 2.0.0

    <properties>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.version>2.12</scala.version>
        <flink.version>1.13.6</flink.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.83</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!--mysql -cdc-->
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.18</version>
        </dependency>
    </dependencies>

（3）接入springboot项目

无法简单的使用main方法来启动cdc 作业,因为如果这样的话，我们就无法与spring完美的契合

因此我们可以利用springboot的特性， 实现 ApplicationRunner 将flink-cdc 作为一个项目启动时需要运行的分支子任务即可

创建监听类 实现 ApplicationRunner

package com.leilei.mysql;


import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.runtime.state.storage.FileSystemCheckpointStorage;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author lei
 * @create 2022-08-25 13:42
 * @desc mysql变更监听
 **/
@Component
public class MysqlEventListener implements ApplicationRunner {

    private final DataChangeSink dataChangeSink;

    public MysqlEventListener(DataChangeSink dataChangeSink) {
        this.dataChangeSink = dataChangeSink;
    }

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DebeziumSourceFunction<DataChangeInfo> dataChangeInfoMySqlSource = buildDataChangeSource();
        DataStream<DataChangeInfo> streamSource = env
                .addSource(dataChangeInfoMySqlSource, "mysql-source")
                .setParallelism(1);
        streamSource.addSink(dataChangeSink);
        env.execute("mysql-stream-cdc");

    }

    /**
     * 构造变更数据源
     *
     * @param
     * @return DebeziumSourceFunction<DataChangeInfo>
     * @author lei
     * @date 2022-08-25 15:29:38
     */
    private DebeziumSourceFunction<DataChangeInfo> buildDataChangeSource() {
        return MySqlSource.<DataChangeInfo>builder()
                .hostname("10.50.40.145")
                .port(3306)
                .databaseList("paas_common_db")
                .tableList("paas_common_db.base_business_driver_score_*")
                .username("root")
                .password("cdwk-3g-145")

                /**initial初始化快照,即全量导入后增量导入(检测更新数据写入)
                 * latest:只进行增量导入(不读取历史变化)
                 * timestamp:指定时间戳进行数据导入(大于等于指定时间错读取数据)
                 */
                .startupOptions(StartupOptions.latest())
                .deserializer(new MysqlDeserialization())
                .serverTimeZone("GMT+8")
                .build();
    }
}

自定义数据读取解析器

我这里解析为一个数据变更对象

package com.leilei.mysql;



import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.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 com.alibaba.fastjson.JSONObject;


import java.util.List;
import java.util.Optional;

/**
 * @author lei
 * @create 2022-08-25 13:43
 * @desc mysql消息读取自定义序列化
 **/
public class MysqlDeserialization implements DebeziumDeserializationSchema<DataChangeInfo> {

    public static final String TS_MS = "ts_ms";
    public static final String BIN_FILE = "file";
    public static final String POS = "pos";
    public static final String CREATE = "CREATE";
    public static final String BEFORE = "before";
    public static final String AFTER = "after";
    public static final String SOURCE = "source";
    public static final String UPDATE = "UPDATE";

    /**
     *
     * 反序列化数据,转为变更JSON对象
     * @param sourceRecord
     * @param collector
     * @return void
     * @author lei
     * @date 2022-08-25 14:44:31
     */
    @Override
    public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<DataChangeInfo> collector) {
        String topic = sourceRecord.topic();
        String[] fields = topic.split("\\.");
        String database = fields[1];
        String tableName = fields[2];
        Struct struct = (Struct) sourceRecord.value();
        final Struct source = struct.getStruct(SOURCE);
        DataChangeInfo dataChangeInfo = new DataChangeInfo();
        dataChangeInfo.setBeforeData( getJsonObject(struct, BEFORE).toJSONString());
        dataChangeInfo.setAfterData(getJsonObject(struct, AFTER).toJSONString());
        //5.获取操作类型  CREATE UPDATE DELETE
        Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
        String type = operation.toString().toUpperCase();
        int eventType = type.equals(CREATE) ? 1 : UPDATE.equals(type) ? 2 : 3;
        dataChangeInfo.setEventType(eventType);
        dataChangeInfo.setFileName(Optional.ofNullable(source.get(BIN_FILE)).map(Object::toString).orElse(""));
        dataChangeInfo.setFilePos(Optional.ofNullable(source.get(POS)).map(x->Integer.parseInt(x.toString())).orElse(0));
        dataChangeInfo.setDatabase(database);
        dataChangeInfo.setTableName(tableName);
        dataChangeInfo.setChangeTime(Optional.ofNullable(struct.get(TS_MS)).map(x -> Long.parseLong(x.toString())).orElseGet(System::currentTimeMillis));
        //7.输出数据
        collector.collect(dataChangeInfo);
    }
    
    /**
     *
     * 从袁术数据获取出变更之前或之后的数据
     * @param value
     * @param fieldElement
     * @return JSONObject
     * @author lei
     * @date 2022-08-25 14:48:13
     */
    private JSONObject getJsonObject(Struct value, String fieldElement) {
        Struct element = value.getStruct(fieldElement);
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        if (element != null) {
            Schema afterSchema = element.schema();
            List<Field> fieldList = afterSchema.fields();
            for (Field field : fieldList) {
                Object afterValue = element.get(field);
                jsonObject.put(field.name(), afterValue);
            }
        }
        return jsonObject;
    }



    @Override
    public TypeInformation<DataChangeInfo> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(DataChangeInfo.class);
    }
}

变更对象

import lombok.Data;

/**
 * @author lei
 * @create 2022-08-25 14:33
 * @desc 数据变更对象
 **/
@Data
public class DataChangeInfo {
    /**
     * 变更前数据
     */
    private String beforeData;
    /**
     * 变更后数据
     */
    private String afterData;
    /**
     * 变更类型 1新增 2修改 3删除
     */
    private Integer eventType;
    /**
     * binlog文件名
     */
    private String fileName;
    /**
     * binlog当前读取点位
     */
    private Integer filePos;
    /**
     * 数据库名
     */
    private String database;
    /**
     * 表名
     */
    private String tableName;
    /**
     * 变更时间
     */
    private Long changeTime;

}

自定义sink 交由spring管理

package com.leilei.mysql;

import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author lei
 * @create 2022-08-25 14:01
 * @desc
 **/
@Component
@Log4j2
public class DataChangeSink implements SinkFunction<DataChangeInfo> {

    @Override
    public void invoke(DataChangeInfo value, Context context) {
        log.info("收到变更原始数据:{}", value);
        // todo 数据处理;因为此sink也是交由了spring管理，您想进行任何操作都非常简单
    }
}

当然，以上仅仅只是整合思路，如果你想使用flink-cdc 进行数据同步或日志记录等，结合您自身的需求进行调整接口，以上内容，大的架子是没问题的

如果遇到问题，可以先从官网QA寻找：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/wiki/FAQ(ZH)

项目源码：springboot-flink-cdc