SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听
一、什么是 CDC ？CDC 是 Change Data Capture（变更数据获取） 的简称。 焦点思想是，监测并捕捉数据库的变动（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备记载下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消耗。
二、Flink-CDC 是什么？
CDC Connectors for Apache Flink是一组用于Apache Flink 的源毗连器，利用变更数据捕捉 (CDC) 从差异数据库获取变更。用于 Apache Flink 的 CDC 毗连器将 Debezium 集成为捕捉数据更改的引擎。以是它可以充分发挥 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。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bc74882d9d644d11a51970125f5a48c6.png
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、怎样集成到SpringBoot中？
Flink 作业通常独立于一样平常的服务之外，专门编写代码，用 Flink 命令行工具来运行和克制。将Flink 作业集成到 Spring Boot 应用中并不常见，而且一样平常也不发起这样做，由于Flink作业一样平常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，比如在你的场景中利用 Flink CDC 进行 数据变更捕捉。将 Flink 作业以本地项目的方式启动，集成在 Spring Boot应用中，可以利用到 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，不外要改变一下，让 Flink CDC 作为 Bean 来实现。
四、功能实现
4.1、功能逻辑
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/be3a10cb3b1444e3bdb310cf56dae0db.png
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:
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c6ff4cb40f8b4f1f86622208bd93506b.png
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：还是不要轻易利用 3.0 以上为好，有很多多少jar没有适配
[*]RabbitMQ：适配即可
[*]Flink CDC：特别留意版本
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，固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
焦点类
[*]MysqlEventListener：设置类
[*]MysqlDeserialization：MySQL消息读取自定义序列化
[*]DataChangeInfo：封装的变更对象
[*]DataChangeSink：继续一个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体系，如数据库、文件体系、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;
String tableName = fields;
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？
我曾实行过利用 Struct 存放在对象中，但是无法进行序列化。详细原因可以网上搜索，大概自己实行一下。
（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);
}
} 由于在 dataChangeInfo 中我们有封装对象的类型（CREATE、DELETE、UPDATE），以是我盼望通过差异类来进行差异的工作。于是就有了下面的类结构：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/82744aac6d784deba628670428b2e26b.png
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）答应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。策略模式答应算法独立于利用它的客户端进行变化。
InsertSqlGeneratorServiceImpl、UpdateSqlGeneratorServiceImpl 和 DeleteSqlGeneratorServiceImpl 各自实现了 SqlGeneratorService 接口，这确实表明白一种策略。每一个实现类表现一个特定的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），则偏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调而不改变算法的结构。AbstractSqlGenerator 作为抽象类的存在是为了被继续，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，一个设计可能同时团结了多个设计模式，大概在某些环境下，一种设计模式的实现可能看起来与另一种模式类似。在这种环境下，若 AbstractSqlGenerator 提供了更多的共享代码或默认实现表现出框架脚色，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。
值得留意的是，在 TableDataConvertServiceImpl 中，我们注入了一个 Map<String, SqlGeneratorService> sqlGeneratorServiceMap，通过它来进行详细实现类的获取。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装配的时间进行指定了名字@Service("DELETE")，方便通过dataChangeInfo获取。
（6）转换类部门代码
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;
}
} 焦点代码如上所示，详细实现可自行设计。
五、源码获取
Github：incremental-sync-flink-cdc
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