spring boot flink cdc

spring boot flink cdc 实现流程

1. 理解 CDC 概念

CDC（Change Data Capture）是指从数据库中捕获变更数据的技术。在实时数据处理中，CDC 可以用于获取数据库中的变更数据，并将其实时发送到 Flink 流处理任务中进行处理。

2. 准备工作

在开始实现 spring boot flink cdc 的流程之前，需要做一些准备工作：

• 确保已安装并配置好 Java 开发环境。
• 确保已安装并配置好 Apache Flink，可以通过下载官方的二进制包进行安装。
• 确保已安装并配置好 MySQL 数据库，并且可以访问到需要监控的数据库。

3. 创建 Spring Boot 项目

首先，我们需要创建一个 Spring Boot 项目作为 CDC 的实现基础。可以使用 IDE 工具（如 IntelliJ IDEA）或 Maven 命令行创建项目。

项目的核心依赖如下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>${mysql.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

上述依赖中，flink-streaming-java 是 Apache Flink 的核心模块，flink-connector-jdbc 是 Apache Flink 的 JDBC 连接器模块，mysql-connector-java 是 MySQL 数据库的 JDBC 驱动。

4. 实现 CDC

接下来，我们开始实现 spring boot flink cdc 的流程。

步骤一：创建 Flink CDC Job

在项目中，我们需要创建一个 Flink CDC Job，用于捕获数据库的变更数据，并将其发送到 Flink 流处理任务中。

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

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("database.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        properties.setProperty("database.username", "root");
        properties.setProperty("database.password", "password");

        // 创建 CDC Source
        JdbcCatalog catalog = new JdbcCatalog("mysql", properties);
        catalog.open();
        env.registerCatalog("mysql", catalog);
        env.useCatalog("mysql");

        FlinkCDCSource<String> cdcSource = FlinkCDCSource
            .forMySql()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .username("root")
            .password("password")
            .databaseList("test")
            .tableList("test.test_table")
            .startFromEarliest()
            .deserializer(new SimpleStringSchema())
            .build();

        // 读取 CDC 数据并处理
        DataStream<String> cdcData = env.addSource(cdcSource);
        cdcData.print();

        env.execute("Flink CDC Job");
    }
}

上述代码中，首先创建了一个 StreamExecutionEnvironment，然后配置数据库连接信息，接着创建了一个 FlinkCDCSource，用于指定需要监控的数据库和表，以及数据的起始位置和反序列化方式。最后，通过 env.addSource() 方法读取 CDC 数据，并进行处理。

步骤二：编写 Flink 流处理任务

在上一步中，我们已经实现了 CDC Job，接下来我们需要实现 Flink 流处理任务，对 CDC 数据进行处理。

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

        DataStream<String> cdcData = ...

        cdcData.process(new ProcessFunction<String, String>() {
            @Override
            public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                // 处理 CDC 数据
                out.collect("Processed: " + value);
            }
        }).print();

        env.execute("Flink Process Function Job");
    }
}

上述代码中，首先创建了一个 StreamExecutionEnvironment，然