在验证flink-cdc-mysql时，需要部署一个开启了binlog的mysql服务。cdc文档中有一个demo可以尝试部署，但是我在验证的时候发现可能存在一些问题，所以就尝试自己部署一个mysql服务。与cdc demo中类似，使用docker部署是最快的方案。

网上整理了一些资料，发现思路大概是：

1. 部署mysql docker服务
2. 编辑mysql 配置文件
3. 启动mysql 服务。

首先根据需要，编写docker-compose文件。

创建一个mysql目录，然后执行 vim docker-compose.yml 命令。

将下面内容粘贴进去，适当进行修改。

version: "3.7"
services:
  mysql:
    image: mysql:5.7.28
    container_name: mysql-binlog2
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
    restart: always
    environment:
      # root用户密码
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
      TZ: Asia/Shanghai
    ports:
      - 3306:3306
    volumes:
      - /home/leiline/cdc/data/mysql/master/data:/var/lib/mysql
      - /home/leiline/cdc/data/mysql/master/log:/var/log/mysql
      - /home/leiline/cdc/data/mysql/master/conf:/etc/mysql

保存文件后，退出。

这里需要在服务器中创建目录，分别用来保存mysql的数据，日志和配置信息。

mkdir -p /home/leiline/cdc/data/mysql/master/data
mkdir -p /home/leiline/cdc/data/mysql/master/log
mkdir -p /home/leiline/cdc/data/mysql/master/conf

其中，我们要把配置信息放在conf目录下。mysql的配置信息保存在一个名称为my.cnf的文件中，将下列信息粘贴到my.cnf文件中。

## 局域网唯一
server_id=1
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=master
## 开启二进制日志功能
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=ROW
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7

我们在这里设置的Binlog二进制格式为ROW。

最后，启动docker-compose。执行命令 sudo docker-compose up -d docker-compose 会自动加载docker-compose.yml 文件中的内容，拉取 mysql:5.7.28 镜像，最后将创建mysql-binlog2 容器。

执行 docker ps 可以查看当前运行中的容器有哪些，以及一些概要信息。

sudo docker ps 
CONTAINER ID   IMAGE                                               COMMAND                  CREATED       STATUS             PORTS                                                  NAMES
c6e03b8a0656   mysql:5.7.28                                        "docker-entrypoint.s…"   2 hours ago   Up About an hour   0.0.0.0:3306->3306/tcp, :::3306->3306/tcp, 33060/tcp   mysql-binlog2

进入mysql中进行操作

到目前为止，mysql服务已经启动，我们可以进入mysql中查看相关配置信息，并进行数据操作。执行命令 sudo docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456 就可以进入到mysql服务中。

执行命令 show global variables like "%binlog%"; 和 show global variables like "%log_bin%"; 可以查询相关配置信息。

由截图可以看到，binlog_format的值为ROW，log_bin的值为ON。这样表示binlog已经开启，且二进制日志类型为ROW。

接下来我们就可以进行数据操作了。

插入mysql数据

我们还是借助flink cdc demo中的例子，将建表语句和insert语句在mysql中执行。

CREATE DATABASE mydb;
USE mydb;
CREATE TABLE products (
  id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  description VARCHAR(512)
);
ALTER TABLE products AUTO_INCREMENT = 101;

INSERT INTO products
VALUES (default,"scooter","Small 2-wheel scooter"),
       (default,"car battery","12V car battery"),
       (default,"12-pack drill bits","12-pack of drill bits with sizes ranging from #40 to #3"),
       (default,"hammer","12oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","14oz carpenter's hammer"),
       (default,"hammer","16oz carpenter's hammer"),
       (default,"rocks","box of assorted rocks"),
       (default,"jacket","water resistent black wind breaker"),
       (default,"spare tire","24 inch spare tire");

CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  order_date DATETIME NOT NULL,
  customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 5) NOT NULL,
  product_id INTEGER NOT NULL,
  order_status BOOLEAN NOT NULL -- Whether order has been placed
) AUTO_INCREMENT = 10001;

INSERT INTO orders
VALUES (default, '2020-07-30 10:08:22', 'Jark', 50.50, 102, false),
       (default, '2020-07-30 10:11:09', 'Sally', 15.00, 105, false),
       (default, '2020-07-30 12:00:30', 'Edward', 25.25, 106, false);

flink mysql cdc 抽数

最后，我们要借助flink mysql cdc 进行binlog数据的抽取。

首先准备好sql语句：

SET execution.checkpointing.interval = 3s;

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


CREATE TABLE printer (
    id INT,
    name STRING,
    description STRING
  ) WITH (
    'connector' = 'print'
  );

INSERT INTO printer SELECT * FROM products;

sql语句的内容很简单，就是将products表的日志数据抽取，然后打印出来。

因为我们只是一个demo测试，所以我们使用flink local模式执行SQL。与flink cdc demo一样，首先执行./bin/start-cluster.sh 然后进入到 sql-client中，./sql-client.sh embedded 这个时候我们进入到了flink sql客户端中，将上述SQL复制进sql-client中，sql-client会自动将SQL进行解析，执行，提交到flink集群中运行。

如果一切正常的话，我们可以打开地址 http://localhost:8081/ 可以看到flink dashboard。在taskmanager 的out中，可以看到输出内容。

通过对Mysql数据的修改，我们测试了增删改的操作，CDC都可以正常的进行数据采集。而将表进行truncate后，CDC是不会有任何结果的。

总结

本文首先部署了一个docker mysql服务，并且开启binlog，然后通过flink cdc 将mysql binlog日志抽取，并打印出来。

flink cdc 目前版本为2.3.0，对于mysql比较稳定的支持，后面我们会在生产上进行测试，并尝试满足业务需求。