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MySQL云原生与分布式之：`MySQL`的`Binlog Stream`：其在`Flink`和`Kafka`数据同步中的应用。

MySQL Binlog Stream：Flink & Kafka 数据同步实战

大家好，今天我们来聊聊 MySQL 的 Binlog Stream，以及它在 Flink 和 Kafka 数据同步中的应用。Binlog 作为 MySQL 的二进制日志，记录了数据库的所有更改操作，是数据同步、备份恢复和审计的重要依据。我们将深入探讨如何利用 Binlog Stream 实现实时的数据变更捕获(CDC)，并将这些变更高效地同步到 Flink 和 Kafka 中，构建强大的实时数据处理管道。

一、Binlog 基础与 Stream 概念

首先，我们需要对 Binlog 有一个清晰的认识。

1.1 Binlog 的作用

Binlog 主要用于以下几个方面：

  • 数据恢复： 在数据库崩溃或数据损坏时，可以使用 Binlog 进行增量恢复，将数据库恢复到故障前的某个时间点。
  • 主从复制： 在主从复制架构中，主服务器将 Binlog 发送给从服务器，从服务器通过执行 Binlog 中的事件来保持与主服务器的数据同步。
  • 审计： Binlog 记录了数据库的所有更改操作，可以用于审计和追踪数据变更历史。

1.2 Binlog 的格式

Binlog 有三种主要的格式：

  • Statement: 记录 SQL 语句，体积较小，但可能存在主从不一致的问题，例如 NOW() 函数。
  • Row: 记录每一行数据的更改，确保主从一致性，但体积较大。
  • Mixed: 混合使用 Statement 和 Row 格式，MySQL 会根据具体的 SQL 语句选择合适的格式。

在数据同步场景中，通常建议使用 ROW 格式，以确保数据的准确性和一致性。可以使用以下命令设置 Binlog 格式：

SET GLOBAL binlog_format = 'ROW';

1.3 开启 Binlog

需要在 MySQL 配置文件 (通常是 my.cnf 或 my.ini) 中启用 Binlog，并设置相关参数。

[mysqld]
log-bin=mysql-bin      # 启用 Binlog，指定 Binlog 文件的前缀
binlog-format=ROW      # 设置 Binlog 格式为 ROW
server-id=1            # 设置服务器 ID，在主从复制中必须唯一
expire_logs_days=7     # 设置 Binlog 过期时间，单位为天
binlog_row_image=FULL  # 设置 Row 格式下的镜像类型，FULL 表示记录所有列

修改配置文件后，需要重启 MySQL 服务使配置生效。

1.4 Binlog Stream 的概念

Binlog Stream 指的是将 Binlog 作为一种连续的数据流进行读取和处理。传统的 Binlog 处理方式通常是读取整个 Binlog 文件，然后进行解析。而 Binlog Stream 允许我们实时地读取 Binlog 中新产生的事件，从而实现近乎实时的 CDC。 类似于 Kafka 的消息队列，持续不断有新的数据产生。

二、使用 Canal 实现 Binlog Stream

Canal 是阿里巴巴开源的一个 MySQL Binlog 解析工具，它可以模拟 MySQL slave 的行为，伪装成 MySQL 的从节点，从主节点获取 Binlog 数据流。Canal 提供了多种客户端，方便我们将 Binlog 数据集成到不同的系统中。

2.1 Canal 的工作原理

Canal 的工作原理如下：

  1. 模拟 Slave： Canal 模拟 MySQL slave 的协议，向 MySQL master 发起连接请求。
  2. Binlog Dump： MySQL master 接收到 Canal 的请求后，会将 Binlog 数据以流的方式发送给 Canal。
  3. 协议解析： Canal 接收到 Binlog 数据后，会进行协议解析，将 Binlog 事件解析成结构化的数据。
  4. 数据处理： Canal 提供了多种客户端，可以将解析后的数据发送到不同的目标系统，例如 Kafka、RocketMQ、Elasticsearch 等。

2.2 Canal 的部署与配置

Canal 的部署相对简单，可以参考官方文档进行安装和配置。这里我们假设已经成功部署了 Canal，并创建了一个名为 example 的 instance。

2.3 Canal 的配置

Canal instance 的配置文件通常位于 conf/example/instance.properties。我们需要配置 MySQL 连接信息、过滤规则等。

canal.instance.mysql.slaveId=1234  # Canal 的 slave ID
canal.instance.master.address=192.168.1.100:3306 # MySQL master 的地址
canal.instance.dbUsername=canal     # MySQL 用户名
canal.instance.dbPassword=canal     # MySQL 密码
canal.instance.connectionCharset=UTF-8 # 连接字符集

# 过滤规则，只同步指定的数据库和表
canal.instance.filter.regex=my_database\..*

其中 canal.instance.filter.regex 定义了 Binlog 的过滤规则，使用正则表达式匹配需要同步的数据库和表。上面的配置表示同步 my_database 数据库下的所有表。

三、Flink 集成 Canal 实现实时数据同步

接下来，我们将介绍如何使用 Flink 集成 Canal，实现将 MySQL 的数据变更实时同步到 Flink 中进行处理。

3.1 添加 Flink Canal Connector 依赖

首先，需要在 Flink 项目中添加 Canal Connector 的依赖。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>

注意: 使用时请确认 flink-connector-mysql-cdc 对应的 Flink 版本。

3.2 Flink 代码示例

下面是一个简单的 Flink 代码示例，演示如何使用 Canal Connector 读取 MySQL 的 Binlog 数据，并将数据打印到控制台。

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkCanalExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建 MySQL CDC Source
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("192.168.1.100") // MySQL host
                .port(3306)               // MySQL port
                .username("canal")         // MySQL user
                .password("canal")         // MySQL password
                .databaseList("my_database") // 数据库名
                .tableList("my_database.my_table") // 表名
                .startupOptions(StartupOptions.latest()) // 从最新的位点开始读取
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 使用 JSON 格式反序列化
                .build();

        // 创建 DataStream
        DataStream<String> stream = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");

        // 打印数据到控制台
        stream.print();

        // 执行 Flink 任务
        env.execute("Flink Canal Example");
    }
}

在这个例子中，我们使用了 flink-connector-mysql-cdc 提供的 MySqlSource 类来创建 MySQL CDC Source。需要配置 MySQL 的连接信息、数据库名、表名、启动选项和反序列化器。

  • hostname 和 port 指定 MySQL 的地址和端口。
  • username 和 password 指定 MySQL 的用户名和密码。
  • databaseList 和 tableList 指定需要同步的数据库和表。
  • startupOptions 指定启动选项，StartupOptions.latest() 表示从最新的位点开始读取。其他的选项还包括：
    • StartupOptions.earliest()：从最早的位点开始读取。
    • StartupOptions.initial()：第一次启动时从最早的位点开始读取，后续从最新的位点开始读取。
    • StartupOptions.specificOffset(Map<String, String> offsets)：从指定的位点开始读取。
    • StartupOptions.timestamp(long timestamp)：从指定的时间戳开始读取。
  • deserializer 指定反序列化器，这里使用了 JsonDebeziumDeserializationSchema，它将 Binlog 事件反序列化为 JSON 格式的字符串。 也可以自定义反序列化器。

3.3 自定义反序列化器

JsonDebeziumDeserializationSchema 提供的 JSON 格式可能无法满足所有的需求。我们可以自定义反序列化器，将 Binlog 事件反序列化为自定义的 Java 对象。

import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema;
import io.debezium.data.Envelope;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.connect.data.Field;
import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class CustomDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<Map<String, Object>> {

    @Override
    public void deserialize(SourceRecord record, Collector<Map<String, Object>> out) throws Exception {
        Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(record);
        if (operation == Envelope.Operation.READ) {
            // skip initial snapshot events
            return;
        }

        Struct valueStruct = (Struct) record.value();
        Struct source = valueStruct.getStruct("source");

        String database = source.getString("db");
        String table = source.getString("table");

        Struct after = valueStruct.getStruct("after");
        if (operation == Envelope.Operation.DELETE) {
            after = valueStruct.getStruct("before");
        }

        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
        result.put("database", database);
        result.put("table", table);
        result.put("operation", operation.toString());

        Schema valueSchema = after.schema();
        List<Field> fields = valueSchema.fields();
        for (Field field : fields) {
            Object value = after.get(field);
            result.put(field.name(), value);
        }
        out.collect(result);
    }

    @Override
    public TypeInformation<Map<String, Object>> getProducedType() {
        return TypeInformation.of( (Class<Map<String, Object>>) (Class<?>) Map.class);
    }
}

在这个例子中，我们自定义了一个 CustomDeserializationSchema 类，实现了 DebeziumDeserializationSchema 接口。在 deserialize 方法中，我们解析了 SourceRecord 对象，提取了数据库名、表名、操作类型和数据，并将它们封装到一个 Map<String, Object> 对象中。

然后在 MySqlSource 中使用这个自定义的序列化器：

MySqlSource<Map<String, Object>> mySqlSource = MySqlSource.<Map<String, Object>>builder()
        // ... 其他配置
        .deserializer(new CustomDeserializationSchema()) // 使用自定义反序列化器
        .build();

3.4 数据类型转换

在自定义反序列化器中，需要注意数据类型转换的问题。Debezium 使用 Kafka Connect 的数据类型，例如 org.apache.kafka.connect.data.Decimal，需要将其转换为 Flink 支持的数据类型。

四、Kafka 集成 Canal 实现数据同步

除了 Flink，我们还可以使用 Kafka 集成 Canal，将 MySQL 的数据变更同步到 Kafka 中，供其他应用消费。

4.1 Canal Kafka Connector

Canal 官方提供了 Kafka Connector，可以将解析后的 Binlog 数据发送到 Kafka 中。需要在 Canal 的配置文件中配置 Kafka Connector。

canal.instance.connector.server.processors = kafka
canal.instance.connector.kafka.topic = my_topic
canal.instance.connector.kafka.bootstrap.servers = 192.168.1.101:9092
canal.instance.connector.kafka.acks = all
  • canal.instance.connector.server.processors 指定使用的 Connector 类型，这里设置为 kafka。
  • canal.instance.connector.kafka.topic 指定 Kafka 的 Topic 名称。
  • canal.instance.connector.kafka.bootstrap.servers 指定 Kafka 的 Broker 地址。
  • canal.instance.connector.kafka.acks 指定 Kafka 的 ACK 模式。

4.2 Kafka Consumer 代码示例

下面是一个简单的 Kafka Consumer 代码示例，演示如何消费 Canal 同步到 Kafka 的数据。

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.101:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my_group");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("my_topic"));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个 Kafka Consumer，订阅了 my_topic Topic，并循环消费 Kafka 中的数据。

4.3 数据格式

Canal Kafka Connector 默认将 Binlog 事件以 JSON 格式发送到 Kafka 中。可以使用自定义的反序列化器来解析 JSON 数据，提取需要的信息。

五、Flink SQL CDC Connector

Flink 1.11 之后，官方提供了 Flink SQL CDC Connector，可以使用 SQL 的方式来定义 CDC 任务，更加方便和灵活。

5.1 添加 Flink SQL CDC Connector 依赖

需要在 Flink 项目中添加 Flink SQL CDC Connector 的依赖。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-sql-connector-mysql-cdc</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>

注意: 使用时请确认 flink-sql-connector-mysql-cdc 对应的 Flink 版本。

5.2 Flink SQL 代码示例

下面是一个简单的 Flink SQL 代码示例，演示如何使用 Flink SQL CDC Connector 读取 MySQL 的 Binlog 数据，并将数据写入到 Kafka 中。

CREATE TABLE mysql_source (
  id BIGINT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = '192.168.1.100',
  'port' = '3306',
  'username' = 'canal',
  'password' = 'canal',
  'database-name' = 'my_database',
  'table-name' = 'my_table'
);

CREATE TABLE kafka_sink (
  id BIGINT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.1.101:9092',
  'format' = 'json'
);

INSERT INTO kafka_sink
SELECT id, name, age
FROM mysql_source;

在这个例子中，我们首先使用 CREATE TABLE 语句定义了一个 MySQL CDC Source 表 mysql_source，并指定了连接信息、数据库名和表名。然后，我们定义了一个 Kafka Sink 表 kafka_sink，并指定了 Kafka 的 Topic 和 Broker 地址。最后，我们使用 INSERT INTO 语句将 MySQL CDC Source 表中的数据写入到 Kafka Sink 表中。

Flink SQL CDC Connector 会自动监听 MySQL 的 Binlog，并将数据变更实时同步到 Kafka 中。

六、总结与进一步思考

今天我们深入探讨了 MySQL Binlog Stream 的概念，以及如何使用 Canal、Flink 和 Kafka 实现实时的数据同步。我们学习了如何配置 Canal、如何编写 Flink 代码、如何使用 Flink SQL CDC Connector，并了解了在数据同步过程中需要注意的一些问题。

  • 选择合适的 Binlog 格式： 建议使用 ROW 格式，以确保数据的准确性和一致性。
  • 配置合理的过滤规则： 使用 canal.instance.filter.regex 配置项，只同步需要的数据库和表，减少数据量。
  • 自定义反序列化器： 根据实际需求，自定义反序列化器，将 Binlog 事件反序列化为自定义的 Java 对象。
  • 注意数据类型转换： 在自定义反序列化器中，需要注意数据类型转换的问题，将 Debezium 的数据类型转换为 Flink 支持的数据类型。
  • 监控和告警： 建立完善的监控和告警机制，及时发现和处理数据同步过程中出现的问题。

随着云原生和分布式架构的普及，Binlog Stream 在实时数据处理领域扮演着越来越重要的角色。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用 Binlog Stream 技术，构建强大的实时数据处理管道。

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