Apache Flink是一个开源的流式计算框架，提供了丰富的API和工具来进行大规模、高性能、容错的流式计算任务。其中，Flink MySQL CDC是Flink的一个非常重要的功能之一，它提供了一个用于捕获MySQL数据库变更日志并将其转换为流数据源的组件。
一、Flink MySQL CDC架构
Flink MySQL CDC架构包括以下组件：
- MySQL数据库：作为CDC事件产生的数据库，需要使用MySQL 5.6及以上版本。
- Debezium：用于将MySQL数据库的变更日志捕获为事件流的开源组件。
- Flink CDC Connector：将Debezium产生的事件流转化为Flink的DataStream或TableSource。
- Flink：用于消费并处理CDC事件流的大规模、高性能、容错的流式计算框架。
具体架构如下图所示：
其中，MySQL通过binlog将变更日志写入到Debezium，然后Flink CDC Connector从Debezium消费变更日志并转化为Flink的DataStream或TableSource，接着Flink对CDC事件流进行处理。
二、Flink MySQL CDC使用
1. 创建MySQL变更日志记录表
在启动MySQL CDC事件捕获之前，我们需要在MySQL中创建一个表来存储CDC事件的变更日志，如下：
CREATE TABLE `mysql_binlog` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`event_type` varchar(20) NOT NULL,
`ts_ms` bigint(20) NOT NULL,
`database` varchar(50) NOT NULL,
`table_name` varchar(50) NOT NULL,
`primary_key` varchar(50) DEFAULT NULL,
`before` text,
`after` text,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
其中，每个变更事件都会被记录到`mysql_binlog`表中。例如，`event_type`字段记录该事件类型（INSERT、UPDATE或DELETE），`ts_ms`字段记录事件的时间戳，`database`和`table_name`字段记录数据库和表的名称，`primary_key`字段记录主键的值，`before`和`after`字段分别记录变更前和变更后的行。
2. 使用Debezium捕获MySQL变更日志
启动Debezium以实时捕获MySQL的变更日志，并将变更事件转化为Kafka消息。具体来说，首先要配置Debezium的MySQL连接信息、Kafka连接信息和CDC事件配置，例如：
{
"name": "mysql-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"database.hostname": "localhost",
"database.port": "3306",
"database.user": "root",
"database.password": "password",
"database.server.name": "mysql-demo",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092",
"database.history.kafka.topic": "mysql-demo-history",
"table.whitelist": "testdb.test_table",
"include.schema.changes": "false"
}
}
这里，我们配置了目标MySQL实例的连接信息、Debezium使用的Kafka连接信息、要捕获的表和是否包含架构更改。
随后，在启动Debezium之前，我们需要在Kafka中创建相应的topic，例如：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test_table
接着，我们就可以启动Debezium，开始捕获MySQL变更日志：
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/path/to/debezium-connector-mysql/*:/path/to/mysql-connector-java.jar
./bin/connect-standalone.sh ./config/connect-standalone.properties ./config/mysql-connector.properties
这里，我们需要将MySQL的JDBC driver、Debezium connector和kafka-connect启动程序添加到CLASSPATH环境变量中，然后运行`connect-standalone.sh`脚本启动kafka-connect进程。
3. 使用Flink CDC Connector处理CDC事件流
成功捕获MySQL变更日志之后，我们就可以使用Flink CDC Connector将Debezium产生的事件流转化为Flink的DataStream或TableSource，进而对CDC事件流进行处理。
首先，我们需要在Flink的pom.xml文件中添加CDC Connector的依赖，例如：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>
接着，我们可以使用以下代码使用CDC Connector创建一个Flink的DataStream或TableSource，例如：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
CDCSource.Builder builder = CDCSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseList("testdb")
.tableList("test_table")
.deserializer(new MySQLDeserializer())
.startupOptions(StartupOptions.initial())
.debeziumProperties(Collections.singletonMap("server.id", "1"))
.uid("mysql-cdc-source");
DataStreamSource<RowData> source = env.fromSource(builder.build(), WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql-cdc-source");
source.map(row -> {
String eventType = row.getString(0);
String databaseName = row.getString(1);
String tableName = row.getString(2);
Struct before = (Struct) row.getField(3);
Struct after = (Struct) row.getField(4);
// 进一步处理CDC事件
});
env.execute("Flink MySQL CDC");
这里，我们首先创建一个CDCSource.Builder对象，并指定MySQL实例的连接信息、要捕获的数据库、表、反序列化器、启动选项和Debezium配置。 接着，我们调用CDCSource.Builder.build()方法创建一个CDCSource对象，并使用该对象创建一个Flink的DataStreamSource。最后，我们可以在map算子中进一步处理CDC事件，并调用env.execute()方法开始执行Flink任务。
三、总结
本文详细介绍了Apache Flink的MySQL CDC功能，包括其架构和使用方法。MySQL CDC可以将MySQL数据库的变更日志转化为Flink的DataStream或TableSource，允许我们在Flink中对CDC事件流进行大规模、高性能、容错的流式计算。
