一、 CDC 简介

1.1 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。

1.2 CDC 的种类

CDC 主要分为基于查询和基于 Binlog 两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别：

1.3 Flink-CDC

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。

目前也已开源，开源地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

二、 Flink CDC 案例实操

2.1 导入依赖

<dependency>
 <groupId>com.ververica</groupId>
 <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
 <version>2.0.0</version>
</dependency>
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2.2 DataStream 方式

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkCDC {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.获取Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
 
        //2.通过FlinkCDC构建SourceFunction
        DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("hadoop102")
                .port(3306)
                .username("root")
                .password("000000")
                .databaseList("cdc_test")   // 监控的mysql 库名
//                .tableList("cdc_test.user_info")    // 监控的mysql 当前库下的具体表
                .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())  // 自带的序列化器
                .startupOptions(StartupOptions.initial())  //可选择监控binlog方式： initial,earliest,latest,specificOffset,timestamp
                .build();
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction);

        //3.数据打印
        dataStreamSource.print();

        //4.启动任务
        env.execute("FlinkCDC");

    }

}

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2.3 FlinkSQL 方式

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

public class FlinkSQLCDC {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        //2.使用FLINKSQL DDL模式构建CDC 表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE user_info ( " +
                " id STRING primary key, " +
                " name STRING, " +
                " sex STRING " +
                ") WITH ( " +
                " 'connector' = 'mysql-cdc', " +
                " 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', " +
                " 'hostname' = 'hadoop102', " +
                " 'port' = '3306', " +
                " 'username' = 'root', " +
                " 'password' = '000000', " +
                " 'database-name' = 'cdc_test', " +
                " 'table-name' = 'user_info' " +
                ")");

        //3.查询数据并转换为流输出
        Table table = tableEnv.sqlQuery("select * from user_info");
        DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> retractStream = tableEnv.toRetractStream(table, Row.class);
        retractStream.print();

        //4.启动
        env.execute("FlinkSQLCDC");

    }

}

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2.4自定义序列化器

import com.atguigu.func.CustomerDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkCDC2 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.获取Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);


        //2.通过FlinkCDC构建SourceFunction
        DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("hadoop102")
                .port(3306)
                .username("root")
                .password("000000")
                .databaseList("cdc_test")
//                .tableList("cdc_test.user_info")
                .deserializer(new CustomerDeserializationSchema())
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                .build();
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction);

        //3.数据打印
        dataStreamSource.print();

        //4.启动任务
        env.execute("FlinkCDC");

    }

}

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import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
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 java.util.List;

public class CustomerDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<String> {


    /**
     * {
     * "db":"",
     * "tableName":"",
     * "before":{"id":"1001","name":""...},
     * "after":{"id":"1001","name":""...},
     * "op":""
     * }
     */
    @Override
    public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<String> collector) throws Exception {

        //创建JSON对象用于封装结果数据
        JSONObject result = new JSONObject();

        //获取库名&表名
        String topic = sourceRecord.topic();
        String[] fields = topic.split("\\.");
        result.put("db", fields[1]);
        result.put("tableName", fields[2]);

        //获取before数据
        Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
        Struct before = value.getStruct("before");
        JSONObject beforeJson = new JSONObject();
        if (before != null) {
            //获取列信息
            Schema schema = before.schema();
            List<Field> fieldList = schema.fields();

            for (Field field : fieldList) {
                beforeJson.put(field.name(), before.get(field));
            }
        }
        result.put("before", beforeJson);

        //获取after数据
        Struct after = value.getStruct("after");
        JSONObject afterJson = new JSONObject();
        if (after != null) {
            //获取列信息
            Schema schema = after.schema();
            List<Field> fieldList = schema.fields();

            for (Field field : fieldList) {
                afterJson.put(field.name(), after.get(field));
            }
        }
        result.put("after", afterJson);

        //获取操作类型
        Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
        result.put("op", operation);

        //输出数据
        collector.collect(result.toJSONString());

    }

    @Override
    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
    }
}

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三、Mysql的binlog开启

MySQL Server 的四种类型的日志：Error Log、General Query Log、Slow Query Log 和Binary Log

• Error Log 即 错误日志，记录 mysqld 发生的一些错误。
• General Query Log 即 一般查询日志，记录 mysqld 正在做的事情，如客户端的连接和断开、来自客户端每条 Sql Statement 记录信息；如果你想准确知道客户端究竟传了什么内容给服务端，这个日志就非常管用了，当然了这货非常影响性能。
• Slow Query Log 即 慢查询日志，记录一些查询执行较慢的 SQL 语句，这个日志非常常用，主要是给开发者调优用的。

Binary Log 简称 Binlog 即 二进制日志文件，这个文件记录了mysql所有的 DML 操作。通过 Binlog 日志我们可以做数据恢复，做主主复制和主从复制等等。对于开发者可能对 Binlog 并不怎么关注，但是对于运维或者架构人员来讲是非常重要的。

简而言之，Binlog 两个重要的用途——复制和恢复，很多十分好用的 MySQL 体验比如说增量备份，回滚至指定时间以及上面提到的主主和主从等等都依赖于 Binlog。

Binlog 有三种模式：

• STATEMENT：顾名思义，STATEMENT 格式的 Binlog 记录的是数据库上执行的原生SQL语句

• ROW：这种格式的 Binlog 记录的是数据表的行是怎样被修改的。

• MIXED：混合模式，如果设置了这种格式，MariaDB / MySQL 会在一些特定的情况下自动从STATEMENT 格式切换到 ROW 格式。例如，包含 UUID 等不确定性函数的语句，引用了系统变量的语句等等

3.1 检查是否开启

show global variables like 'log_bin';
 
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | OFF   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.001 sec)
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如果返回的是 log_bin | OFF 那么就是没有开启，ON 则是已经开启;

3.2 设置开启

修改 my.cnf 文件，一般来说都位于 /etc/my.cnf 这边，部分像 MariaDB 可能是修改/etc/my.cnf.d/server.cnf 文件。
下写入如下内容：

# 指定一个集群内的 MySQL 服务器 ID，如果做数据库集群那么必须全局唯一，一般来说不推荐 指定 server_id 等于 1。
server_id = 1
# 设置方面提到过的三种 Binlog 的日志模式
binlog_format = ROW
#控制对哪些数据库进行收集
binlog_do_db=xxxDbName

# 其他：
# 开启 Binlog 并写明存放日志的位置
#log_bin = /usr/local/mysql/log/bin-log
 
# 指定索引文件的位置
#log_bin_index = /usr/local/mysql/log/mysql-bin.index
 
#删除超出这个变量保留期之前的全部日志被删除
#expire_logs_days = 7 
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• max_binlog_size ，binary log 最大的大小
• binlog_cache_size ，当前的多少事务cache在内存中
• binlog_cache_disk_use ，当前有多少事务暂存在磁盘上的，如果这个值有数值的话，就应该要注意调优了。
• max_binlog_cache_size ，最大能有多少事务cache在内存中
• binlog_do_db和binlog_ingore_db ，是一对控制对哪些数据库进行收集的选项。
• sync_binlog ，这个值控制cache的数据commit多少次才刷到磁盘上。默认是0，也就是让数据库自己决定同步的频率。如设置成1的话，则每commit一次就会将cache的数据同步到磁盘上，这样做最安全，但是性能最差。

3.3 重启数据库

service mysql restart
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或者 service mysqld restart

检查一下是否开启

show global variables like 'log_bin';
 
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

show master status;
 
+----------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File           | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+----------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| bin-log.000002 |      498 | xxxDbName |                  |                   |
+----------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
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或者到文件夹中查看: