flink集成tidb cdc

Flink TiDB CDC 详解

1. TiDB CDC 简介

1.1 TiDB CDC 的核心概念

TiDB CDC 是 TiDB 提供的变动数据捕获工具，可以或许实时捕获 TiDB 集群中的数据变动（如 INSERT、UPDATE、DELETE 操纵），并将这些变动以变乱流的情势输出。TiDB CDC 的核心组件是 TiCDC，它通过拉取 TiKV 的变动日志（Change Log）来实现数据的实时同步。
1.2 TiCDC 的工作原理

TiCDC 的工作原理如下：

• 监听 TiKV 的变动日志：TiCDC 通过监听 TiKV 的 Raft 日志来捕获数据变动。
  
• 剖析和过滤变动变乱：TiCDC 剖析变动日志，并根据设置的规则过滤出必要同步的表或数据。
  
• 输出变动变乱：TiCDC 将变动变乱以特定的格式（如 Avro、JSON 或 Canal 格式）输出到鄙俚体系，如 Kafka、Flink 或其他存储体系。
  

1.3 TiDB CDC 的上风

• 实时性：TiCDC 可以或许以毫秒级的延长捕获数据变动。
  
• 划一性：TiCDC 包管变动变乱的次序性和划一性。
  
• 机动性：支持多种输特别式和目的体系，便于与 Flink 等流处置惩罚框架集成。
  

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2. Flink 与 TiDB CDC 的集成

2.1 集成的核心目的

Flink 与 TiDB CDC 的集成旨在实现以下目的：

• 实时数据同步：将 TiDB 中的数据变动实时同步到 Flink 流处置惩罚任务中。
  
• 流式数据处置惩罚：使用 Flink 的流处置惩罚本领对变动数据举行实时分析、转换或聚合。
  
• 数据集成：将 TiDB 的数据变动与其他数据源（如 Kafka、HDFS）举行集成，构建同一的数据管道。
  

2.2 集成的实现方式

Flink 与 TiDB CDC 的集成通常通过以下两种方式实现：

• 通过 Kafka 中转：
  
  
  
  • TiCDC 将变动变乱输出到 Kafka。
    
  • Flink 从 Kafka 中消耗变动变乱并举行处置惩罚。
    
  • 这种方式实用于必要解耦 TiDB 和 Flink 的场景。
    
  
  
• 直接集成 TiCDC：
  
  
  
  • 使用 Flink 的 CDC 毗连器（如 Debezium 或 Flink CDC）直接毗连 TiCDC。
    
  • 这种方式镌汰了中心环节，适当对延长要求较高的场景。
    
  
  

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3. 使用 Flink CDC 毗连器集成 TiDB CDC

3.1 Flink CDC 毗连器简介

Flink CDC 是一个基于 Flink 的变动数据捕获框架，支持从多种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、TiDB）中捕获变动数据。Flink CDC 提供了开箱即用的毗连器，可以或许简化与 TiDB CDC 的集成。
3.2 设置 Flink CDC 毗连器

以下是使用 Flink CDC 毗连器集成 TiDB CDC 的设置步调：
3.2.1 添加依靠

在 Flink 项目中添加 Flink CDC 毗连器的依靠：

1. <dependency>
2.     <groupId>com.ververica</groupId>
3.     <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
4.     <version>2.3.0</version>
5. </dependency>

复制代码

3.2.2 设置 TiCDC

确保 TiCDC 已准确设置并运行，并将变动变乱输出到 Kafka 或其他 Flink 支持的源。
3.2.3 编写 Flink 作业

以下是一个从 TiDB CDC 捕获变动数据的 Flink 作业示例：

1. import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
2. import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
3. import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
4. import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
5. import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
7. public class TiDBCDCExample {
8.     public static void main(String[] args) throws Exception {
9.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
11.         MySQLSource<String> mySQLSource = MySQLSource.<String>builder()
12.             .hostname("tidb-host")
13.             .port(4000)
14.             .databaseList("test_db") // 监听的数据库
15.             .tableList("test_db.orders") // 监听的表
16.             .username("root")
17.             .password("password")
18.             .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式解析变更事件
19.             .startupOptions(StartupOptions.initial()) // 从初始快照开始
20.             .build();
22.         DataStreamSource<String> source = env.addSource(mySQLSource);
23.         source.print(); // 打印变更事件
25.         env.execute("TiDB CDC Example");
26.     }
27. }

复制代码

3.2.4 运行作业

将 Flink 作业提交到集群中运行，Flink 会从 TiDB CDC 中捕获变动变乱并举行处置惩罚。

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4. 使用场景

4.1 实时数据同步

将 TiDB 中的数据变动实时同步到其他存储体系（如 Elasticsearch、HBase）或数据堆栈（如 ClickHouse）。
4.2 实时数据分析

使用 Flink 的流处置惩罚本领对 TiDB 的变动数据举行实时分析，比方盘算实时指标、检测非常举动等。
4.3 数据集成

将 TiDB 的变动数据与其他数据源（如 Kafka、HDFS）举行集成，构建同一的数据管道。

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5. 最佳实践

5.1 优化 TiCDC 设置

• 调解 Raft 日志拉取频率：根据数据变动的频率调解 TiCDC 的拉取频率，以均衡性能和延长。
  
• 过滤不须要的表：只同步必要的表，镌汰数据传输的开销。
  

5.2 优化 Flink 作业

• 设置公道的并行度：根据数据量和处置惩罚需求设置 Flink 作业的并行度。
  
• 使用状态后端：对于必要状态管理的作业，使用 RocksDB 状态后端以进步性能。
  

5.3 监控与告警

• 监控 TiCDC 和 Flink 的运行状态：使用 Prometheus 和 Grafana 监控 TiCDC 和 Flink 的运行状态。
  
• 设置告警规则：对关键指标（如延长、吞吐量）设置告警规则，实时发现和办理题目。
  

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6. 总结

Flink 与 TiDB CDC 的集成为实时数据同步和流式数据处置惩罚提供了强盛的本领。通过 TiCDC 捕获 TiDB 的变动数据，并联合 Flink 的流处置惩罚本领，可以实现高效、机动的实时数据管道。

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参考文档：https://tidb.net/book/tidb-monthly/2022/2022-03/development/flink-tidb

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