Flink 与 Flink CDC 版本兼容对照表

1.flink  cdc 的两种使用方式

source:type: mysql-cdchostname: localhostport: 3306username: rootpassword: "123456"database-list: app_dbtable-list: app_db.*scan.startup.mode: initialscan.incremental.snapshot.enabled: truescan.newly-added-table.enabled: truesink:type: dorisfenodes: 127.0.0.1:8030username: rootpassword: ""table.create.properties.light_schema_change: truetable.create.properties.replication_num: 1pipeline:name: Sync MySQL to Dorisparallelism: 2execution.runtime-mode: STREAMING

./bin/flink-cdc.sh run mysql-to-doris.yaml

2. flink cdc 另一种使用方式

        <dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId><version>${flink.cdc.version}</version></dependency><dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>${flink.cdc.version}</version></dependency>

package com.example.demo.cdc;import com.example.demo.ConnectionConstants;
import com.example.demo.deserial.SafeStringKafkaDeserializationSchema;
import com.example.demo.domain.TableData;
import com.example.demo.dynamic.ExtractKafaRowAndTableName;
import com.example.demo.sink.DynamicJdbcSink;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcExecutionOptions;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import java.util.*;public class FlinkKafkaSource {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(3);Properties kafkaProps = new Properties();kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.64.141:9092");SafeStringKafkaDeserializationSchema schema = new SafeStringKafkaDeserializationSchema();//CustomKafkaDeserializationSchema schema = new CustomKafkaDeserializationSchema();FlinkKafkaConsumer<ConsumerRecord<String, String>> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("part.t_part", // 匹配所有 testdb 下的表schema,kafkaProps);kafkaSource.setStartFromEarliest();DataStreamSource<ConsumerRecord<String, String>> ds = env.addSource(kafkaSource);ExtractKafaRowAndTableName  extractRowAndTableName = new ExtractKafaRowAndTableName();SingleOutputStreamOperator<TableData> mapStream = ds.map(extractRowAndTableName);JdbcExecutionOptions options = JdbcExecutionOptions.builder().withBatchSize(1000).withBatchIntervalMs(2000).withMaxRetries(2).build();DynamicJdbcSink dynamicJdbcSink = new DynamicJdbcSink(ConnectionConstants.PG_DRIVER_CLSSNAME,ConnectionConstants.PG_URL,ConnectionConstants.PG_USER_NAME,ConnectionConstants.PG_PASSWORD);mapStream.addSink(dynamicJdbcSink);env.enableCheckpointing(5000); // 每 5 秒做一次 checkpointkafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000); // 最小间隔env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(6000); // 超时时间env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 并行数env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);env.execute("Multi-table CDC to PostgreSQL via DataStream");}
}

使用flink cdc 写代码的时候jar 包方式，你需要考虑不同数据库的序列化和反序列化问题， yaml 方式就是没提供的功能你无法用不够灵活。

一、判断Flink CDC同步完成的常见方法

Flink CDC的同步分为全量同步和增量同步阶段，完成标志如下：

1. 监控 currentEmitEventTimeLag 指标：

   • 这是核心判断依据。该指标表示数据从数据库产生到离开Source节点的时间延迟。
   • 全量同步完成标志：当 currentEmitEventTimeLag 从 ≤0 变为 >0 时，表示已从全量阶段进入增量(Binlog)读取阶段。
   • 原理：全量阶段该指标为0(无延迟)，进入增量阶段后延迟值变为正数。
   • 实现：通过Flink的Metrics系统(如Prometheus、Grafana)实时监控该指标。

2. 检查日志输出：

   • 在日志中搜索关键词 BinlogSplitReader is created 或 全量同步结束，这通常标志全量阶段完成。
   • 全量同步完成后，日志会显示Binlog读取开始。

3. 观察作业状态和指标：

   • 作业状态：通过Flink Web UI或API检查Job状态，若为 FINISHED(仅限批处理任务)，表示同步完成。
   • 其他指标：
     • sourceIdleTime：源空闲时间增加，可能表示无新数据。
     • currentFetchEventTimeLag：类似 currentEmitEventTimeLag，监控数据读取延迟。

4. 验证目标数据：

   • 对比源数据库和目标存储(如数据湖)的数据一致性：
     • 全量同步后，目标数据应包含源数据库的所有记录。
     • 使用数据校验工具(如比对哈希值)确保一致性。

二、为什么不用数据条数判断？

• 动态性：增量同步中数据持续流入，条数无法作为静态终点。
• 准确性问题：
  • 数据删除、更新可能导致条数波动。
  • 分布式系统中，分片同步可能不同步完成。
• 替代方案：上述指标和状态监控更实时可靠。

三、实践建议

• 实时监控：优先使用 currentEmitEventTimeLag，结合Prometheus等工具告警。
• 自动化验证：在ETL管道中加入数据校验步骤，确保同步质量。
• 日志审计：定期审查日志，辅助异常排查。

如果您有具体同步场景(如MySQL到数据湖)，可进一步优化方案。

Flink中的滑动窗口和滚动窗口

1. 滑动窗口（Sliding Window）：

• 定义：滑动窗口有一个固定的大小，并且可以有重叠。这意味着数据项可能会被包含在一个或多个窗口中。
• 用途：适用于需要分析一段时间内的趋势或模式的情况，例如计算过去5分钟内每1分钟的数据平均值。
• 特点：
  • 窗口大小和滑动步长可以独立配置。
  • 可能导致较高的计算成本，因为它涉及到更多的窗口操作。

2. 滚动窗口（Tumbling Window）：

• 定义：滚动窗口是滑动窗口的一种特殊情况，其中窗口之间没有重叠（即滑动步长等于窗口大小）。每个数据项只会属于一个特定的窗口。
• 用途：适合于定期汇总数据的场景，比如每天统计一次用户活动量。
• 特点：
  • 简单易懂，实现起来相对直接。
  • 数据不会跨窗口重复处理，减少了计算负担。

限流熔断机制中的滑动窗口

3. 限流熔断机制中的滑动窗口：

• 定义：在分布式系统或微服务架构中，为了防止某个服务过载而采取的一种保护措施。这里的滑动窗口通常用于监控请求速率，以便决定是否应该限制请求或触发熔断。
• 用途：主要用于控制流量、保护下游服务免受突发流量的影响。
• 特点：
  • 主要关注点在于时间间隔内的请求数量或错误率。
  • 实现方式可能包括固定大小的时间桶（buckets），随着时间推移，新的请求会进入最新的时间桶，而旧的时间桶会被丢弃。
  • 目的是快速响应流量变化，提供即时反馈以调整系统的负载能力。

区别总结

• 应用场景不同：Flink的窗口函数主要用于流处理任务中的数据分析；而限流熔断机制中的滑动窗口则用于保障系统稳定性和可用性。
• 技术细节差异：Flink中的窗口涉及复杂的数据聚合逻辑，可能跨越多个节点进行分布式计算；相比之下，限流熔断机制中的滑动窗口更注重实时性和效率，通常在单个服务实例内部执行。
• 目标不同：前者旨在提取有价值的信息，如统计信息、模式识别等；后者的目标是通过限制请求频率来维持系统的健康状态。