SpringBoot集成Flink-CDC实现对数据库数据的监听问题
一、什么是 CDC ?
CDC 是 Change Data Capture(变更数据获取) 的简称。 核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、 更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
二、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。
大概意思就是,Flink 社区开发了 flink-cdc-connectors 组件,这是一个可以直接从 MySQL、 PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。
Flink-CDC 开源地址: Apache/Flink-CDC
Flink-CDC 中文文档:Apache Flink CDC | Apache Flink CDC
三、SpringBoot 整合 Flink-CDC
3.1、如何集成到SpringBoot中?
Flink 作业通常独立于一般的服务之外,专门编写代码,用 Flink 命令行工具来运行和停止。将Flink 作业集成到 Spring Boot 应用中并不常见,而且一般也不建议这样做,因为Flink作业一般运行在大数据环境中。
然而,在特殊需求下,我们可以做一些改变使 Flink 应用适应 Spring Boot 环境,比如在你的场景中使用 Flink CDC 进行 数据变更捕获。将 Flink 作业以本地项目的方式启动,集成在 Spring Boot应用中,可以使用到 Spring 的便利性。
- CommandLineRunner
- ApplicationRunner
3.2、集成举例
1、CommandLineRunner
@SpringBootApplication public class MyApp { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MyApp.class, args); } @Bean public CommandLineRunner commandLineRunner(ApplicationContext ctx) { return args -> { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("flinkuser") .password("flinkpw") .databaseList("mydb") // monitor all tables under "mydb" database .tableList("mydb.table1", "mydb.table2") // monitor only "table1" and "table2" under "mydb" database .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to String .build(); DataStreamSource<String> mysqlSource = env.addSource(sourceFunction); // formulate processing logic here, e.g., printing to standard output mysqlSource.print(); // execute the Flink job within the Spring Boot application env.execute("Flink CDC"); }; } }
2、ApplicationRunner
@SpringBootApplication public class FlinkCDCApplication implements ApplicationRunner { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(FlinkCDCApplication.class, args); } @Override public void run(ApplicationArguments args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // Configure your Flink job here DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("flinkuser") .password("flinkpw") .databaseList("mydb") // set other source options ... .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // Converts SourceRecord to String .build(); DataStream<String> cdcStream = env.addSource(sourceFunction); // Implement your processing logic here // For example: cdcStream.print(); // Start the Flink job within the Spring Boot application env.execute("Flink CDC with Spring Boot"); } }
这次用例采用 ApplicationRunner,不过要改变一下,让 Flink CDC 作为 Bean 来实现。
四、功能实现
4.1、功能逻辑
总体来讲,不太想把 Flink CDC单独拉出来,更想让它依托于一个服务上,彻底当成一个组件。
其中在生产者中,我们将要进行实现:
4.2、所需环境
- MySQL 5.7 +:确保源数据库已经开启 Binlog 日志功能,并且设置 Row 格式
- Spring Boot 2.7.6:还是不要轻易使用 3.0 以上为好,有好多jar没有适配
- RabbitMQ:适配即可
- Flink CDC:特别注意版本
4.3、Flink CDC POM依赖
<flink.version>1.13.6</flink.version> <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>1.18.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.8.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>2.0.42</version> </dependency>
上面是一些Flink CDC必须的依赖,当然如果需要实现其他数据库,可以替换其他数据库的CDC jar。怎么安排jar包的位置和其余需要的jar,这个可自行调整。
4.4、代码展示
核心类
- MysqlEventListener:配置类
- MysqlDeserialization:MySQL消息读取自定义序列化
- DataChangeInfo:封装的变更对象
- DataChangeSink:继承一个Flink提供的抽象类,用于定义数据的输出或“下沉”逻辑,sink 是Flink处理流的最后阶段,通常用于将数据写入外部系统,如数据库、文件系统、消息队列等
(1)通过 ApplicationRunner 接入 SpringBoot
@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 = buildDataChangeSourceRemote(); DataStream<DataChangeInfo> streamSource = env .addSource(dataChangeInfoMySqlSource, "mysql-source") .setParallelism(1); streamSource.addSink(dataChangeSink); env.execute("mysql-stream-cdc"); } private DebeziumSourceFunction<DataChangeInfo> buildDataChangeSourceLocal() { return MySqlSource.<DataChangeInfo>builder() .hostname("127.0.0.1") .port(3306) .username("root") .password("0507") .databaseList("flink-cdc-producer") .tableList("flink-cdc-producer.producer_content", "flink-cdc-producer.name_content") /* * 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(); } }
(2)自定义 MySQL 消息读取序列化
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 */ @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(operation.name()); 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); } private Struct getStruct(Struct value, String fieldElement) { return value.getStruct(fieldElement); } /** * 从元数据获取出变更之前或之后的数据 */ 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); } }
(3)封装的变更对象
@Data public class DataChangeInfo implements Serializable { /** * 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 String 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; }
这里的 beforeData 、afterData直接存储 Struct 不好吗,还得费劲去来回转?
我曾尝试过使用 Struct 存放在对象中,但是无法进行序列化。具体原因可以网上搜索,或者自己尝试一下。
(4)定义 Flink 的 Sink
@Component @Slf4j public class DataChangeSink extends RichSinkFunction<DataChangeInfo> { transient RabbitTemplate rabbitTemplate; transient ConfirmService confirmService; transient TableDataConvertService tableDataConvertService; @Override public void invoke(DataChangeInfo value, Context context) { log.info("收到变更原始数据:{}", value); //转换后发送到对应的MQ if (MIGRATION_TABLE_CACHE.containsKey(value.getTableName())) { String routingKey = MIGRATION_TABLE_CACHE.get(value.getTableName()); //可根据需要自行进行confirmService的设计 rabbitTemplate.setReturnsCallback(confirmService); rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmService); rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME, routingKey, tableDataConvertService.convertSqlByDataChangeInfo(value)); } } /** * 在启动SpringBoot项目是加载了Spring容器,其他地方可以使用@Autowired获取Spring容器中的类;但是Flink启动的项目中, * 默认启动了多线程执行相关代码,导致在其他线程无法获取Spring容器,只有在Spring所在的线程才能使用@Autowired, * 故在Flink自定义的Sink的open()方法中初始化Spring容器 */ @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); this.rabbitTemplate = ApplicationContextUtil.getBean(RabbitTemplate.class); this.confirmService = ApplicationContextUtil.getBean(ConfirmService.class); this.tableDataConvertService = ApplicationContextUtil.getBean(TableDataConvertService.class); } }
(5)数据转换类接口和实现类
public interface TableDataConvertService { String convertSqlByDataChangeInfo(DataChangeInfo dataChangeInfo); }
@Service public class TableDataConvertServiceImpl implements TableDataConvertService { @Autowired Map<String, SqlGeneratorService> sqlGeneratorServiceMap; @Override public String convertSqlByDataChangeInfo(DataChangeInfo dataChangeInfo) { SqlGeneratorService sqlGeneratorService = sqlGeneratorServiceMap.get(dataChangeInfo.getEventType()); return sqlGeneratorService.generatorSql(dataChangeInfo); } }
因为在 dataChangeInfo 中我们有封装对象的类型(CREATE、DELETE、UPDATE),所以我希望通过不同类来进行不同的工作。于是就有了下面的类结构:
根据 dataChangeInfo 的类型去生成对应的 SqlGeneratorServiceImpl。
这是策略模式还是模板方法?
策略模式(Strategy Pattern)允许在运行时选择算法的行为。在策略模式中,定义了一系列的算法(策略),并将每一个算法封装起来,使它们可以相互替换。策略模式允许算法独立于使用它的客户端进行变化。
InsertSqlGeneratorServiceImpl、UpdateSqlGeneratorServiceImpl 和 DeleteSqlGeneratorServiceImpl 各自实现了 SqlGeneratorService 接口,这确实表明了一种策略。每一个实现类表示一个特定的SQL生成策略,并且可以相互替换,只要它们遵守同一个接口。
模板方法模式(Template Method Pattern),则侧重于在抽象类中定义算法的框架,让子类实现算法的某些步骤而不改变算法的结构。AbstractSqlGenerator 作为抽象类的存在是为了被继承,但如果它不含有模板方法(即没有定义算法骨架的方法),那它就不符合模板方法模式。
在实际应用中,一个设计可能同时结合了多个设计模式,或者在某些情况下,一种设计模式的实现可能看起来与另一种模式类似。在这种情况下,若 AbstractSqlGenerator 提供了更多的共享代码或默认实现表现出框架角色,那么它可能更接近模板方法。而如果 AbstractSqlGenerator 仅仅作为一种接口实现方式,且策略之间可以相互替换,那么这确实更符合策略模式。
值得注意的是,在 TableDataConvertServiceImpl 中,我们注入了一个 Map<String, SqlGeneratorService> sqlGeneratorServiceMap,通过它来进行具体实现类的获取。那么他是个什么东西呢?作用是什么呢?为什么可以通过它来获取呢?
@Resource、@Autowired 标注作用于 Map 类型时,如果 Map 的 key 为 String 类型,则 Spring 会将容器中所有类型符合 Map 的 value 对应的类型的 Bean 增加进来,用 Bean 的 id 或 name 作为 Map 的 key。
那么可以看到下面第六步,在进行DeleteSqlGeneratorServiceImpl装配的时候进行指定了名字@Service("DELETE"),方便通过dataChangeInfo获取。
(6)转换类部分代码
public interface SqlGeneratorService { String generatorSql(DataChangeInfo dataChangeInfo); } public abstract class AbstractSqlGenerator implements SqlGeneratorService { @Override public String generatorSql(DataChangeInfo dataChangeInfo) { return null; } public String quoteIdentifier(String identifier) { // 对字段名进行转义处理,这里简化为对其加反引号 // 实际应该处理数据库标识符的特殊字符 return "`" + identifier + "`"; } }
@Service("DELETE") @Slf4j public class DeleteSqlGeneratorServiceImpl extends AbstractSqlGenerator { @Override public String generatorSql(DataChangeInfo dataChangeInfo) { String beforeData = dataChangeInfo.getBeforeData(); Map<String, Object> beforeDataMap = JSONObjectUtils.JsonToMap(beforeData); StringBuilder wherePart = new StringBuilder(); for (String key : beforeDataMap.keySet()) { Object beforeValue = beforeDataMap.get(key); if ("create_time".equals(key)){ SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); beforeValue = dateFormat.format(beforeValue); } if (wherePart.length() > 0) { // 不是第一个更改的字段,增加逗号分隔 wherePart.append(", "); } wherePart.append(quoteIdentifier(key)).append(" = ").append(formatValue(beforeValue)); } log.info("wherePart : {}", wherePart); return "DELETE FROM " + dataChangeInfo.getTableName() + " WHERE " + wherePart; } }
核心代码如上所示,具体实现可自行设计。
五、源码获取
Github:incremental-sync-flink-cdc
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