随着大数据时代的到来，数据的同步和处理越来越重要。在数据同步中，MySQL数据同步是常见的需求，在传统的数据同步方法中，我们可能会使用传统的ETL工具或者数据库复制来实现同步。但是这些方法有时候存在一些缺点，比如容易出现数据丢失、同步延迟等情况。本文将介绍如何使用Flink CDC轻松实现MySQL数据同步。
一、使用Flink CDC实现MySQL数据同步
在使用Flink CDC实现MySQL数据同步之前，我们需要先了解什么是Flink CDC。CDC是Change Data Capture的简称，中文翻译为增量数据抽取。Flink CDC是基于Apache Flink的增量数据抽取解决方案，通俗来讲，就是一种将数据库的变化数据抽取到流处理系统的技术。
实现MySQL数据同步的过程，可以简单划分为以下步骤：
1、安装Flink并启动Flink集群。
2、搭建MySQL存储数据源，并安装Flink CDC依赖。
3、编写Flink CDC代码实现MySQL数据同步。
下面将详细介绍这三个步骤。
二、安装Flink并启动Flink集群
在进行Flink CDC实现MySQL数据同步之前，需要先安装并启动Flink集群。Flink的安装可以参考官方文档，启动Flink集群的命令为：
./bin/start-cluster.sh
启动完成后，可以通过访问WebUI来查看Flink的运行状态。
三、搭建MySQL存储数据源，并安装Flink CDC依赖
在进行MySQL数据同步之前，需要先搭建MySQL存储数据源，并安装Flink CDC依赖。搭建MySQL存储数据源的过程可参考官方文档，这里不进行过多介绍。
安装Flink CDC依赖可以通过Maven来实现，需要新建一个Maven项目，在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
<version>1.12.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
<version>1.12.2</version>
</dependency>
其中，flink-connector-kafka_2.12是Kafka的Flink连接器，flink-connector-jdbc_2.12是Flink的JDBC连接器，需要在代码中进行引用。
四、编写Flink CDC代码实现MySQL数据同步
在前面的步骤中，已经安装了Flink集群和搭建了MySQL存储数据源，并且安装了Flink CDC依赖，现在可以编写Flink CDC代码实现MySQL数据同步。
在编写代码之前，需要在MySQL的binlog中启用CDC。在my.cnf文件中添加以下配置：
server-id=1 log-bin=mysql-bin binlog-format=row binlog-row-image=FULL
添加配置后，重启MySQL服务，就可以获取MySQL的变化数据了。
下面是一个简单的Flink CDC代码示例：
public class FlinkCDCTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
String hostname = "localhost";
String port = "3306";
String database = "test";
String username = "root";
String password = "";
String sourceDDL = String.format(DdlUtils.getSourceDDL(), hostname, port, database, username, password);
DebeziumSourceFunction sourceFunction = MySqlSource.
builder()
.hostname(hostname)
.port(Integer.parseInt(port))
.username(username)
.password(password)
.databaseList(database)
.tableList(database + ".tb_user")
.deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
.build();
DataStreamSource
streamSource = env.addSource(sourceFunction);
streamSource.print();
env.execute("flink-mysql-cdc");
}
}
class DdlUtils {
public static String getSourceDDL() {
return "CREATE TABLE connector (\n" +
" id INT NOT NULL,\n" +
" name VARCHAR(20),\n" +
" sex VARCHAR(2),\n" +
" PRIMARY KEY (id)\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'jdbc',\n" +
" 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',\n" +
" 'url' = 'jdbc:mysql://%s:%s/%s?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false',\n" +
" 'table-name' = 'tb_user',\n" +
" 'username' = '%s',\n" +
" 'password' = '%s',\n" +
" 'lookup.cache.max-rows' = '500', \n" +
" 'lookup.cache.ttl' = '10s' \n" +
")";
}
}
以上代码实现了Flink CDC从MySQL的tb_user表中获取变化数据，并输出到控制台，该过程实现了MySQL数据的同步。
以上就是使用Flink CDC轻松实现MySQL数据同步的步骤和代码示例，这种方法可以解决传统方法中出现的数据丢失、同步延迟等问题，具有很高的实用价值。
