Flink CDC (Mysql为例)

业务中经常出现一些千万乃至亿级别的大表，此时可能考虑分库分表（Sharding-JDBC、MyCat等方案），也常同步数据进入ES中；同步数据这一业务场景中，Flink CDC是一个很不错的解决方案。

如mysql、postgresql、sqlserver等，flink cdc通过读取binlog日志（注意：请先开启binlog日志），进行数据同步，实时性较好。

对数据的解析和消费进行了二次封装，使用者只需增加简单的配置，实现FlinkConsumerListener接口，关注编写业务代码即可。

show coding

flink: flink cdc 暂时支持mysql

创建一个springboot项目

        
            com.kwin
            flink
            0.0.1-SNAPSHOT
        

flink:
  pipeline-name: flinkCDCTest
  mysqlDataSource:
        - port: 3306
          hostname: 127.0.0.1
          databaseList:
            - flinktest
          tableList:
            - flinktest.student
          username: root
          password: 123456

如上，针对flinktest数据库的student表进行binlog监听。

student实体

import lombok.Data;


@Data
public class Student {
    private Long id;

    private String name;

    private Integer age;

    private Integer maxInx;
}

 消费者

import com.kwin.demo.server.module.flink.test.entity.Student;
import com.kwin.flink.sink.FlinkConsumerListener;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Slf4j
@Component
public class StudentConsumerListener implements FlinkConsumerListener {
    @Override
    public String getDBName() {
        return "flinktest";
    }

    @Override
    public String getTable() {
        return "student";
    }

    @Override
    public void insert(Student data) {
        System.out.println("insert: " + data);
    }

    @Override
    public void update(Student srcData, Student destData) {
        System.out.println("update: nsrc:" + srcData + "ndest:" + destData);
    }

    @Override
    public void delete(Student data) {
        System.out.println("delete:"+data);
    }
}

启动项目

flinktest.student修改数据时：

flinktest.student插入数据时：

 flinktest.student删除数据时：

 如上，使用者只需实现FlinkConsumerListener接口，即可对指定表的数据进行消费和业务逻辑操作。