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Flink cdc3.0同步实例（动态变更表结构、分库分表同步）

慈云数据 1年前 (2024-03-15) 技术支持 62 0

文章目录

  • 前言
  • 准备
    • flink环境
    • docker构建mysql、doris环境
    • 数据准备
    • 通过 FlinkCDC cli 提交任务
      • 整库同步
      • 同步变更
      • 路由变更
      • 路由表结构不一致无法同步
      • 结尾

        前言

        在FLink cdc 2.x的版本，各企业做了许多类似的基础功能改造工作（B站 2022年企业flink cdc实践分享 ）。

        最近Flink CDC 3.0发布，schema 变更自动同步、整库同步、分库分表等增强功能使 Flink CDC 3.0 在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开发难度与入门门槛。Flink CDC 3.0 正式发布。

        我们今天基于 Flink CDC 3.0 同步 MySQL 到 Doris ，来体验下新上的整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。

        准备

        flink环境

        准备 Flink Standalone 集群，下载最新版本 Flink 1.18.0 ，解压后得到 flink-1.18.0 目录。并且设置 FLINK_HOME 为 flink-1.18.0 所在目录。

        通过在 conf/flink-conf.yaml 配置文件追加下列参数开启 checkpoint，每隔 3 秒做一次 checkpoint，方便后续观察数据变更。

        execution.checkpointing.interval: 3000

        使用下面的命令启动 Flink 集群。

        ./bin/start-cluster.sh

        启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：

        在这里插入图片描述

        多次执行 start-cluster.sh 可以拉起多个 TaskManager，保证Total Task Slots >= 2, 不然提交任务会有资源不足异常，比如我这里执行了3次。 或者是修改 conf/flink-conf.yaml 资源配置。

        docker构建mysql、doris环境

        如果有安装这两个组件，就可以免去docker，接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。

        由于 Doris 的运行需要内存映射支持，需在宿主机执行如下命令：

        sysctl -w vm.max_map_count=2000000

        docker 镜像启动，使用下面的内容创建一个 Docker-Compose.yml 文件：

        version: '2.1'
services:
  doris:
    image: yagagagaga/doris-standalone
    ports:
      - "8030:8030"
      - "8040:8040"
      - "9030:9030"
  mysql:
    image: debezium/example-mysql:1.1
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_USER=mysqluser
      - MYSQL_PASSWORD=mysqlpw

        该 Docker Compose 中包含的容器有：

        MySQL: 包含商品信息的数据库 app_db

        Doris: 存储从 MySQL 中根据规则映射过来的结果表

        在 docker-compose.yml 所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

        docker-compose up -d

        该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问 http://localhost:8030/ 来查看 Doris 是否运行正常。

        数据准备

        进入 MySQL 容器， 或者通过客户端工具连接到mysql

        docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

        创建数据库 app_db 和表 orders,products 并插入数据

        -- 创建数据库
CREATE DATABASE app_db;
USE app_db;
-- 创建 orders 表
CREATE TABLE `orders` (
`id` INT NOT NULL,
`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
-- 插入数据
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (1, 4.00);
INSERT INTO `orders` (`id`, `price`) VALUES (2, 100.00);
-- 创建 shipments 表
CREATE TABLE `shipments` (
`id` INT NOT NULL,
`city` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
-- 插入数据
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (1, 'beijing');
INSERT INTO `shipments` (`id`, `city`) VALUES (2, 'xian');
-- 创建 products 表
CREATE TABLE `products` (
`id` INT NOT NULL,
`product` VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

        Doris 暂时不支持自动创建数据库，需要先创建写入表对应的数据库。

        进入 Doris Web UI。http://localhost:8030/，默认的用户名为 root，默认密码为空。

        通过 Web UI 创建 app_db 数据库

        create database if not exists app_db;

        在这里插入图片描述

        通过 FlinkCDC cli 提交任务

        下载下面列出的二进制压缩包，并解压得到目录 flink-cdc-3.0.0：

        flink-cdc-3.0.0-bin.tar.gz flink-cdc-3.0.0 下会包含 bin、lib、log、conf 四个目录。

        下载下面列出的 connector 包，并且移动到 lib 目录下

        • MySQL pipeline connector 3.0.0
        • Apache Doris pipeline connector 3.0.0

          在这里插入图片描述

          整库同步

          编写任务配置 yaml 文件，下面给出了一个整库同步的示例文件 mysql-to-doris.yaml：

          ################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:
  type: mysql
  hostname: localhost
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC
sink:
  type: doris
  fenodes: 127.0.0.1:8030
  username: root
  password: ""
  table.create.properties.light_schema_change: true
  table.create.properties.replication_num: 1
pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Doris
  parallelism: 2

          其中：

          source 中的 tables: app_db.\.* 通过正则匹配同步 app_db 下的所有表。

          sink 添加 table.create.properties.replication_num 参数是由于 Docker 镜像中只有一个 Doris BE 节点。

          最后，通过命令行提交任务到 Flink Standalone cluster

          bash bin/flink-cdc.sh conf/mysql-to-doris.yaml

          提交成功后，返回信息如：

          在这里插入图片描述

          在 Flink Web UI，可以看到一个名为 Sync MySQL Database to Doris 的任务正在运行。job id对应上面的cb049fe4a2112510a77ee46e197054a6

          在这里插入图片描述

          打开 Doris 的 Web UI，可以看到数据表已经被创建出来，数据能成功写入。

          在这里插入图片描述

          同步变更

          接下来，修改 MySQL 数据库中表的数据，Doris 中显示的订单数据也将实时更新：

          INSERT INTO app_db.orders (id, price) VALUES (3, 100.00);
ALTER TABLE app_db.orders ADD amount varchar(100) NULL;
UPDATE app_db.orders SET price=100.00, amount=100.00 WHERE id=1;
DELETE FROM app_db.orders WHERE id=2;
-- 区别于官方再新增一条数据
INSERT INTO app_db.orders VALUES (4, 200, 200.00);

          也可以拆开每执行一步，刷新一次 Doris Web UI，可以看到 Doris 中显示的 orders 数据将实时更新，如下所示：

          在这里插入图片描述

          同样的，去修改 shipments, products 表，也能在 Doris 中实时看到同步变更的结果。

          路由变更

          Flink CDC 提供了将源表的表结构/数据路由到其他表名的配置，借助这种能力，我们能够实现表名库名替换，整库同步等功能。

          下面提供一个配置文件conf/mysql-to-doris-route.yaml说明：

          ################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:
  type: mysql
  hostname: localhost
  port: 3306
  username: root
  password: 123456
  tables: app_db1.\.*
  server-id: 5400-5404
  server-time-zone: UTC
sink:
  type: doris
  fenodes: 127.0.0.1:8030
  benodes: 127.0.0.1:8040
  username: root
  password: ""
  table.create.properties.light_schema_change: true
  table.create.properties.replication_num: 1
route:
  - source-table: app_db1.orders\.*
    sink-table: app_db1.ods_orders
pipeline:
  name: Sync MySQL Database to Doris
  parallelism: 2

          通过上面的 route 配置，使用正则表达式，可以将诸如 app_db1.order_01、app_db1.order_02 的表汇总到 app_db1.ods_orders 中。从而实现分库分表同步的功能。注意，目前还不支持多表中存在相同主键数据的场景，将在后续版本支持。

          另外官方文档里的写法存在一个问题。

          在这里插入图片描述

          正则表达式前面加上’\‘转义，app_db1.orders\.*，否则会抛出异常：java.util.regex.PatternSyntaxException: Dangling meta character ‘*’ near index 0 *

          在这里插入图片描述

          目前已在git提了issue，后面应该会处理这里的问题。

          我们在mysql和doris分别创建数据库app_db1， 然后初始化mysql

          -- 创建表orders_01
CREATE TABLE `orders_01` (
  `id` int NOT NULL,
  `price` decimal(10,2) NOT NULL,
  `amount` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
-- 创建表orders_02
CREATE TABLE `orders_02` (
  `id` int NOT NULL,
  `price` decimal(10,2) NOT NULL,
  `amount` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

          启动新的job。

          在这里插入图片描述

          然后在orders_01，orders_02分别插入数据

          INSERT INTO `orders_01` (`id`, `price`) VALUES (11, 4.00);
INSERT INTO `orders_02` (`id`, `price`) VALUES (12, 100.00);

          在doris里验证，数据都写入了app_db1.ods_orders

          在这里插入图片描述

          路由表结构不一致无法同步

          看Schema Evolution 设计原理，Flink CDC 3.0 在作业拓扑中引入了 SchemaRegistry，结合 SchemaOperator 协调并控制作业拓扑中的 schema 变更事件处理。当上游数据源发生 schema 变更时，SchemaRegistry 会控制 SchemaOperator 以暂停数据流，并将流水线中的数据从 sink 全部刷出以保证 schema 一致性。当 schema 变更事件在外部系统处理成功后，SchemaOperator 恢复数据流，完成本次 schema 变更的处理。

          在这里插入图片描述

          所以考虑只修改orders_01，再插入数据看doris同步的变化。

          -- 添加sku字段
ALTER TABLE app_db1.orders_01 ADD sku varchar(32) NULL;
-- 向orders_01插入id=13
INSERT INTO `orders_01` VALUES (13, 4.00, 8.00, 'apple01');
-- 向orders_02插入id=14
INSERT INTO `orders_02` VALUES (14, 1.00, 1.00);

          可以看到doris中的app_db1.orders表结构发生了变化，但是orders_02的id=14这条数据没有正常写入。flink异常提示：java.lang.IllegalStateException: Column size does not match the data size

          在这里插入图片描述

          而当修改orders_02的表结构，也会有异常：Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.IllegalArgumentException: status of AddColumnEvent is already existed。并且之后写入的数据无法正常同步。

          结尾

          flink cdc的功能越来越强，也再尝试解决用户的使用痛点。不过放到生产环境使用还需要建立在更多的实践测试之上。
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