前言
之前其实在 《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 文章中其实已经写了点将数据写入到 MySQL，但是一些配置化的东西当时是写死的，不能够通用，最近知识星球里有朋友叫我: 写个从 kafka 中读取数据，经过 Flink 做个预聚合，然后创建数据库连接池将数据批量写入到 mysql 的例子。
于是才有了这篇文章，更多提问和想要我写的文章可以在知识星球里像我提问，我会根据提问及时回答和尽可能作出文章的修改。
准备
你需要将这两个依赖添加到 pom.xml 中
<dependency>
读取 kafka 数据
这里我依旧用的以前的 student 类，自己本地起了 kafka 然后造一些测试数据，这里我们测试发送一条数据则 sleep 10s，意味着往 kafka 中一分钟发 6 条数据。
package
从 kafka 中读取数据，然后序列化成 student 对象。
final
因为 RichSinkFunction 中如果 sink 一条数据到 mysql 中就会调用 invoke 方法一次，所以如果要实现批量写的话，我们最好在 sink 之前就把数据聚合一下。那这里我们开个一分钟的窗口去聚合 Student 数据。
student
写入数据库
这里使用 DBCP 连接池连接数据库 mysql，pom.xml 中添加依赖：
<dependency>
如果你想使用其他的数据库连接池请加入对应的依赖。
这里将数据写入到 MySQL 中，依旧是和之前文章一样继承 RichSinkFunction 类，重写里面的方法：
package
核心类 Main
核心程序如下：
public
运行项目
运行 Main 类后再运行 KafkaUtils.java 类！
下图是往 Kafka 中发送的数据：
下图是运行 Main 类的日志，会创建 4 个连接池是因为默认的 4 个并行度，你如果在 addSink 这个算子设置并行度为 1 的话就会创建一个连接池：
下图是批量插入数据库的结果：
总结
本文从知识星球一位朋友的疑问来写的，应该都满足了他的条件（批量/数据库连接池/写入mysql），的确网上很多的例子都是简单的 demo 形式，都是单条数据就创建数据库连接插入 MySQL，如果要写的数据量很大的话，会对 MySQL 的写有很大的压力。这也是我之前在 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 中，数据写 ES 强调过的，如果要提高性能必定要批量的写。就拿我们现在这篇文章来说，如果数据量大的话，聚合一分钟数据达万条，那么这样批量写会比来一条写一条性能提高不知道有多少。
