一、增量快照特性

1.增量快照读取

增量快照读取是一种读取表快照的新机制。与旧的快照机制相比，增量快照具有许多优点，包括：

• （1）在快照读取期间，Source 支持并发读取

• （2）在快照读取期间，Source 支持进行 chunk 粒度的 checkpoint

• （3）在快照读取之前，Source 不需要数据库锁权限。

• 如果希望 source 并行运行，则每个并行 reader 都应该具有唯一的 server id，因此server id的范围必须类似于 5400-6400， 且范围必须大于并行度。

• 在增量快照读取过程中，MySQL CDC Source 首先通过表的主键将表划分成多个块（chunk）， 然后 MySQL CDC Source 将多个块分配给多个 reader 以并行读取表的数据。

• 为每个 Reader 设置不同的 Server id

• 每个用于读取 binlog 的 MySQL 数据库客户端都应该有一个唯一的 id，称为 Server id。

• MySQL 服务器将使用此 id 来维护网络连接和 binlog 位置。 因此，如果不同的作业共享相同的 Server id， 则可能导致从错误的 binlog 位置读取数据。

• 因此，建议通过为每个 Reader 设置不同的 Server id SQL Hints, 假设 Source 并行度为 4, 我们可以使用 SELECT * FROM source_table /*+ OPTIONS(‘server-id’=‘5401-5404’) */ ; 来为 4 个 Source readers 中的每一个分配唯一的 Server id。

2.并发读取

增量快照读取提供了并行读取快照数据的能力。 你可以通过设置作业并行度的方式来控制 Source 的并行度 parallelism.default。

Flink SQL> SET 'parallelism.default' = 8;

3.全量阶段支持 checkpoint

增量快照读取提供了在区块级别执行检查点的能力。它使用新的快照读取机制解决了以前版本中的检查点超时问题。

4.无锁算法

MySQL CDC source 使用 增量快照算法, 避免了数据库锁的使用，因此不需要 “RELOAD” 权限。

5.MySQL高可用性支持

mysql cdc 连接器通过使用 GTID 提供 MySQL 高可用集群的高可用性信息。为了获得高可用性， MySQL集群需要启用 GTID 模式，MySQL 配置文件中的 GTID 模式应该包含以下设置

gtid_mode = on
enforce_gtid_consistency = on

如果监控的MySQL服务器地址包含从实例，则需要对MySQL配置文件设置以下设置。设置 log slave updates=1 允许从实例也将从主实例同步的数据写入其binlog， 这确保了mysql cdc连接器可以使用从实例中的全部数据。

gtid_mode = on
enforce_gtid_consistency = on
log-slave-updates = 1

MySQL 集群中你监控的服务器出现故障后, 你只需将受监视的服务器地址更改为其他可用服务器，然后从最新的检查点/保存点重新启动作业, 作业将从 checkpoint/savepoint 恢复，不会丢失任何记录。

建议为 MySQL 集群配置 DNS（域名服务）或 VIP（虚拟 IP 地址）， 使用mysql cdc连接器的 DNS 或 VIP 地址， DNS或VIP将自动将网络请求路由到活动MySQL服务器。 这样，你就不再需要修改地址和重新启动管道。

二、增量快照读取的工作原理

• 当 MySQL CDC Source 启动时，它并行读取表的快照，然后以单并行度的方式读取表的 binlog。
• 在快照阶段，根据表的主键和表行的大小将快照切割成多个快照块。 快照块被分配给多个快照读取器。每个快照读取器使用 区块读取算法 并将读取的数据发送到下游。 Source 会管理块的进程状态（完成或未完成），因此快照阶段的 Source 可以支持块级别的 checkpoint。 如果发生故障，可以恢复 Source 并继续从最后完成的块中读取块。
• 所有快照块完成后，Source 将继续在单个任务中读取 binlog。 为了保证快照记录和 binlog 记录的全局数据顺序，binlog reader 将开始读取数据直到快照块完成后并有一个完整的 checkpoint，以确保所有快照数据已被下游消费。 binlog reader 在状态中跟踪所使用的 binlog 位置，因此 binlog 阶段的 Source 可以支持行级别的 checkpoint。
• Flink 定期为 Source 执行 checkpoint，在故障转移的情况下，作业将重新启动并从最后一个成功的 checkpoint 状态恢复，并保证只执行一次语义

三、全量阶段分片算法

• 在执行增量快照读取时，MySQL CDC source 需要一个用于分片的的算法。 MySQL CDC Source 使用主键列将表划分为多个分片（chunk）。 默认情况下，MySQL CDC source 会识别表的主键列，并使用主键中的第一列作为用作分片列。 如果表中没有主键， 增量快照读取将失败，你可以禁用 scan.incremental.snapshot.enabled 来回退到旧的快照读取机制。

对于数值和自动增量拆分列，MySQL CDC Source 按固定步长高效地拆分块。 例如，如果你有一个主键列为id的表，它是自动增量 BIGINT 类型，最小值为0，最大值为100， 和表选项 scan.incremental.snapshot.chunk.size 大小 value为25，表将被拆分为以下块：

(-∞, 25),
 [25, 50),
 [50, 75),
 [75, 100),
 [100, +∞)

对于其他主键列类型， MySQL CDC Source 将以下形式执行语句： SELECT MAX(STR_ID) AS chunk_high FROM (SELECT * FROM TestTable WHERE STR_ID > ‘uuid-001’ limit 25) 来获得每个区块的低值和高值， 分割块集如下所示：

(-∞, 'uuid-001'),
['uuid-001', 'uuid-009'),
['uuid-009', 'uuid-abc'),
['uuid-abc', 'uuid-def'),
[uuid-def, +∞).

四、Chunk 读取算法

对于上面的示例MyTable，如果 MySQL CDC Source 并行度设置为 4，MySQL CDC Source 将在每一个 executes 运行 4 个 Readers 通过偏移信号算法 获取快照区块的最终一致输出。 偏移信号算法简单描述如下：

• (1) 将当前 binlog 位置记录为LOW偏移量
• (2) 通过执行语句读取并缓冲快照区块记录 SELECT * FROM MyTable WHERE id > chunk_low AND id <= chunk_high
• (3) 将当前 binlog 位置记录为HIGH偏移量
• (4) 从LOW偏移量到HIGH偏移量读取属于快照区块的 binlog 记录
• (5) 将读取的 binlog 记录向上插入缓冲区块记录，并发出缓冲区中的所有记录作为快照区块的最终输出（全部作为插入记录）
• (6) 继续读取并发出属于 单个 binlog reader 中HIGH偏移量之后的区块的 binlog 记录。

注意: 如果主键的实际值在其范围内分布不均匀，则在增量快照读取时可能会导致任务不平衡。

五、Exactly-Once 处理

• MySQL CDC 连接器是一个 Flink Source 连接器，它将首先读取表快照块，然后继续读取 binlog， 无论是在快照阶段还是读取 binlog 阶段，MySQL CDC 连接器都会在处理时准确读取数据，即使任务出现了故障。

六、MySQL心跳事件支持

• 如果表不经常更新，则 binlog 文件或 GTID 集可能已在其最后提交的 binlog 位置被清理。 在这种情况下，CDC 作业可能会重新启动失败。因此心跳事件将帮助更新 binlog 位置。 默认情况下，MySQL CDC Source 启用心跳事件，间隔设置为30秒。 可以使用表选项heartbeat指定间隔。或将选项设置为0s以禁用心跳事件。

七、启动模式

配置选项scan.startup.mode指定 MySQL CDC 使用者的启动模式。有效枚举包括：

• initial （默认）：在第一次启动时对受监视的数据库表执行初始快照，并继续读取最新的 binlog。
• earliest-offset：跳过快照阶段，从可读取的最早 binlog 位点开始读取
• latest-offset：首次启动时，从不对受监视的数据库表执行快照， 连接器仅从 binlog 的结尾处开始读取，这意味着连接器只能读取在连接器启动之后的数据更改。
• specific-offset：跳过快照阶段，从指定的 binlog 位点开始读取。位点可通过 binlog 文件名和位置指定，或者在 GTID 在集群上启用时通过 GTID 集合指定。
• timestamp：跳过快照阶段，从指定的时间戳开始读取 binlog 事件。

使用 DataStream API:

MySQLSource.builder()
    .startupOptions(StartupOptions.earliest()) // 从最早位点启动
    .startupOptions(StartupOptions.latest()) // 从最晚位点启动
    .startupOptions(StartupOptions.specificOffset("mysql-bin.000003", 4L) // 从指定 binlog 文件名和位置启动
    .startupOptions(StartupOptions.specificOffset("24DA167-0C0C-11E8-8442-00059A3C7B00:1-19")) // 从 GTID 集合启动
    .startupOptions(StartupOptions.timestamp(1667232000000L) // 从时间戳启动
    ...
    .build()

使用 SQL:

CREATE TABLE mysql_source (...) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 从最早位点启动
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 从最晚位点启动
    'scan.startup.mode' = 'specific-offset', -- 从特定位点启动
    'scan.startup.mode' = 'timestamp', -- 从特定位点启动
    'scan.startup.specific-offset.file' = 'mysql-bin.000003', -- 在特定位点启动模式下指定 binlog 文件名
    'scan.startup.specific-offset.pos' = '4', -- 在特定位点启动模式下指定 binlog 位置
    'scan.startup.specific-offset.gtid-set' = '24DA167-0C0C-11E8-8442-00059A3C7B00:1-19', -- 在特定位点启动模式下指定 GTID 集合
    'scan.startup.timestamp-millis' = '1667232000000' -- 在时间戳启动模式下指定启动时间戳
    ...
)

注意：

• MySQL source 会在 checkpoint 时将当前位点以 INFO 级别打印到日志中，日志前缀为 “Binlog offset on checkpoint {checkpoint-id}”。 该日志可以帮助将作业从某个 checkpoint 的位点开始启动的场景。
• 如果捕获变更的表曾经发生过表结构变化，从最早位点、特定位点或时间戳启动可能会发生错误，因为 Debezium 读取器会在内部保存当前的最新表结构，结构不匹配的早期数据无法被正确解析。

八、DataStream Source

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;

public class MySqlSourceExample {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
        .hostname("yourHostname")
        .port(yourPort)
        .databaseList("yourDatabaseName") // 设置捕获的数据库， 如果需要同步整个数据库，请将 tableList 设置为 ".*".
        .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // 设置捕获的表
        .username("yourUsername")
        .password("yourPassword")
        .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
        .build();

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 设置 3s 的 checkpoint 间隔
    env.enableCheckpointing(3000);

    env
      .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
      // 设置 source 节点的并行度为 4
      .setParallelism(4)
      .print().setParallelism(1); // 设置 sink 节点并行度为 1 

    env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog");
  }
}

九、动态加表

扫描新添加的表功能使你可以添加新表到正在运行的作业中，新添加的表将首先读取其快照数据，然后自动读取其变更日志。

想象一下这个场景：一开始， Flink 作业监控表 [product, user, address], 但几天后，我们希望这个作业还可以监控表 [order, custom]，这些表包含历史数据，我们需要作业仍然可以复用作业的已有状态，动态加表功能可以优雅地解决此问题。

以下操作显示了如何启用此功能来解决上述场景。 使用现有的 Flink CDC Source 作业，如下：

MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
        .hostname("yourHostname")
        .port(yourPort)
        .scanNewlyAddedTableEnabled(true) // 启用扫描新添加的表功能
        .databaseList("db") // 设置捕获的数据库
        .tableList("db.product, db.user, db.address") // 设置捕获的表 [product, user, address]
        .username("yourUsername")
        .password("yourPassword")
        .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
        .build();
   // 你的业务代码

如果我们想添加新表 [order, custom] 对于现有的 Flink 作业，只需更新 tableList() 将新增表 [order, custom] 加入并从已有的 savepoint 恢复作业。

Step 1: 使用 savepoint 停止现有的 Flink 作业。

$ ./bin/flink stop $Existing_Flink_JOB_ID

Suspending job "cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20" with a savepoint.
Savepoint completed. Path: file:/tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab

Step 2: 更新现有 Flink 作业的表列表选项。
更新 tableList() 参数.
编译更新后的作业，示例如下：

MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
        .hostname("yourHostname")
        .port(yourPort)
        .scanNewlyAddedTableEnabled(true) 
        .databaseList("db") 
        .tableList("db.product, db.user, db.address, db.order, db.custom") // 设置捕获的表 [product, user, address ,order, custom]
        .username("yourUsername")
        .password("yourPassword")
        .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 将 SourceRecord 转换为 JSON 字符串
        .build();
   // 你的业务代码

Step 3: 从 savepoint 还原更新后的 Flink 作业。

$ ./bin/flink run 
      --detached  
      --fromSavepoint /tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab 
      ./FlinkCDCExample.jar

十、数据类型映射

最后

以上就是俊逸大碗为你收集整理的Flink系列之：Flink CDC深入了解MySQL CDC连接器一、增量快照特性二、增量快照读取的工作原理三、全量阶段分片算法四、Chunk 读取算法五、Exactly-Once 处理六、MySQL心跳事件支持七、启动模式八、DataStream Source九、动态加表十、数据类型映射的全部内容，希望文章能够帮你解决Flink系列之：Flink CDC深入了解MySQL CDC连接器一、增量快照特性二、增量快照读取的工作原理三、全量阶段分片算法四、Chunk 读取算法五、Exactly-Once 处理六、MySQL心跳事件支持七、启动模式八、DataStream Source九、动态加表十、数据类型映射所遇到的程序开发问题。

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