Flink CDC 在易车的应用实践

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摘要：本文整理自易车数据平台负责人王林红，在 Flink Forward Asia 2022 数据集成专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：

1. Flink 应用场景
2. DTS 平台建设
3. Flink CDC + Hudi 应用实践
4. 未来规划

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一、Flink 应用场景

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Flink 在易车有丰富的应用场景，主要包含实时数仓建设和数据集成。

对于实时数仓建设，主要是数仓实时指标的开发，将离线指标逐步向实时指标过度；同时承接了公司各种实时大屏需求，并多次支持了公司内部的 818 购车节活动。

在实时监控方面，首先是日志监控，主要用来监控埋点情况，另外对于服务器日志，我们也进行统一收集和监控，监控服务响应和异常日志等，同时结合机器学习算法，做日志的聚类；在前端层面，监控前端接口超时、白屏等异常情况。最后也应用在一些业务实时监控、风控等场景。

在数据集成方面，使用 Flink 完成关系型数据库的实时接入，将 MySQL、SQL Server 等的数据实时接入到 Kafka 中；同时将 Kafka 的数据实时同步到 HDFS／Hive 中，实现数据的实时入仓、入湖；对于数据传输通道，我们使用 Flink 将 Kafka 的数据同步到下游存储引擎中，比如 TiDB、MySQL、ClickHouse、HDFS、Doris 等存储中，也实现一些异构数据源数据的实时同步。

二、DTS 平台建设

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易车的数据集成主要分为两条线，一条离线数据集成，另一条是实时数据集成。本次主要介绍的是实时数据集成的演进过程，对于实时数据集成，最开始也是处在离线阶段，随着业务的发展，对数据的时效性越来越高，开始使用 Canal 同步 MySQL 的数据，然后使用 Spark 做微批计算，再之后引入 Flink，还是使用 Canal 同步接入 MySQL 数据，使用 Flink 进行数据的实时计算，再之后引入了 Flink CDC，基于 Flink CDC 做全增量一体化实时计算。

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在使用 Canal+Flink 的早期阶段，整体流程如下，对于 MySQL 的数据，使用 Canal 通过解析 Binlog 的方式将数据同步到 Kafka 中，对于 SQL Server 的数据，通过 CDC 的方式同步到 Kafka 中，然后通过 Flink 进行加工计算，同步到下游系统如 HDFS 或 Kafka 中，在这个阶段，基本可以满足业务需求，也可以快速完成数据接入及后续开发。

但是也存在一些痛点问题，主要是，整个数据链路比较长，依赖的组件多，运维成本也比较高，另外 Canal 不支持全量数据的同步，全量和增量是割裂的两个阶段，并且对于不同数据源的接入，需要考虑不同的实时接入方案，维护也比较困难。

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基于以上痛点问题，和我们的历史经验总结和评估，我们对数据集成工具提出了新的诉求。

• 希望可以分布式地去支撑大数据场景，工具能够线性扩展，可以方便的对接更多数据源。

• 希望用一个框架支撑流批一体的传输。

• 希望基于一个开源框架来开发，这个框架需要和 Hadoop 的整个生态有比较好地集成。并且我们的终极目标，是用一套统一的技术架构来覆盖离线和实时的所有数据集成场景。

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基于以上诉求，我们把方案锁定在 Flink 技术栈中，决定基于 Flink CDC 自研实现流批一体的数据集成服务。为什么选择 Flink CDC？

• Flink CDC 引入了无锁算法，读取阶段全程无锁，降低了因加锁而带来的对线上数据库的影响风险，同时降低了对数据库的压力。支持并发读取，在全量数据同步阶段，可以更快地完成海量数据同步，可以通过水平扩展节点数或增加并行度的方式来加快数据处理速度、加速海量数据的处理。

  支持断点续传，全量阶段支持 Checkpoint，即使任务因某种原因退出了，也可通过保存的 Checkpoint 对任务进行恢复实现数据的断点续传。比如同步数据需要 1 天时间，但是同步任务运行 12 小时后失败了，不需要重跑整个数据同步任务，只需要从发生错误的位置重跑即可。

• 支持丰富的数据源，目前支持 MySQL、SQL Server、Oracle、TiDB、MongoDB 等，也方便的实现异构数据源的数据同步和数据融合。

• 端到端的一致性，支持 Exactly-Once 语义，保证全链路数据的准确性。

• 无缝对接 Flink 生态，复用 Flink 众多 Sink 能力。

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Flink CDC 支持了丰富的数据源，源头支持 MySQL、Mongo、TiDB、Oracle、SQL Server 等，目标端支持 kakfa、Hudi、TiDB、Hive、Doris、ClickHouse 等。

同时 Flink CDC 作为新一代的数据集成框架，不仅可以替代传统的 DataX 和 Canal 做实时数据同步，将数据库的全量和增量数据一体化的同步到消息队列或下游系统中；也可以用于实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓；同时还支持强大的数据加工能力，可以通过 SQL API 或 DataStrean API 对数据库数据进行实时关联、打宽、聚合等。

在 2.0 版本中，Flink CDC 对于 MySQL CDC 支持了无锁读取、并发读取、全程断点续传等高级功能，实现 MySQL 数据的增量快照读取，在最新的 2.2 版本中，将增量快照读取算法抽象成了公共框架，也方便其他 Connector 的接入，其他 Connector 只需要接入这个框架就可以提供无锁算法，并发读取和断点续传的能力，十分方便其他连接器的扩展。

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所以我们基于 Flink CDC 构建了 DTS 数据传输平台，在源端，目前已经集成支持了 MySQL、SQL Server、TiDB、Mongo、kafka 等数据源，在目标端，也集成了 Hudi、kafka、Doris、ClickHouse、HDFS、Hive 等数据源，方便业务进行数据实时入湖入仓，和异构数据源的传输、同步。

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但是，在 DTS 平台建设过程中，我们也遇到了一些问题，比如元信息的字段映射，如何方便安全的将源库的字段类型映射成 Flink 的字段类型；在任务运行过程中，如何动态的增加新的同步表，包括如果业务源库字段变更了，下游系统如何处理？另外随着任务的增多，如何更好的对数据源信息进行维护，如一个业务库迁移，如何优雅的对任务中的数据源信息进行变更？

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首先说元信息自动映射的问题，Flink CDC 支持丰富的数据源，这些数据源都需通过手工的方式映射成 Flink 的 DDL。手工映射表结构是比较繁琐的，尤其是数据源头多、映射关系比较复杂，每种数据源都有自己的映射关系，当表和字段数非常多的时候，手工映射也非常容易出错，对用户不友好，开发效率也不高。

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为了解决上述问题，我们开发了统一数据源服务，我们将平台中使用到的数据源统一注册到数据源系统中，实现数据源的统一维护管理，同时实现表结构变更通知，影响分析等。

用户在实时计算平台创建表和创建同步任务时，选择对应的数据源，自动获取表的 Schema，通过模版化的方式创建表和数据同步任务，同时使用数据源 ID 对用户屏蔽连接串和账号密码信息，提升账号安全性。

另外数据源信息与任务信息关联，数据源变更或迁移，只需要修改数据源信息，降低修改成本。最后离线层的数据接入也依赖于统一数据源，离线和实时使用同一套元数据，便于流和批模型的统一。

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上图是数据源改造前后的一个对比图，前面是原生的 MySQL 的流表，需要连接串、账号、密码信息，统一数据源之后，在链接串中只需要关注数据源 ID。

同时我们对 Connector 进行了改造，任务在执行时，会将具体的数据源 ID 替换为真实的链接串、账号和密码，对于 Kafka 流表也一样，在表创建时，只需要数据源 ID，任务执行时，会替换为 Kafka 的 Server 地址，对于 groupID，在任务中，通过 set 的方式进行设置。这种方式也方便我们进行后续 Kafka 集群的主备切换。对于其他的数据源，比如 Hbase、HDFS 等也做了类似的改造。

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上图是我们自动建表的页面，选择对应的数据源，需要映射的源表，通过数据源服务自动获取源表的 Schema，自动做字段类型映射，通过模版化的方式，一键生成 Flink 的建表语句。

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上图是数据同步的配置界面，用户主要选择对应的源和目标数据源、数据表，自动做字段映射，如果目标表不存在，会自动创建目标表。

得益于 MySQL CDC 动态加表功能，也可以在已有任务中，直接增加需要同步的表，添加的表会自动先同步该表的全量数据，然后再无缝切换到同步增量数据。遇到新增监控表时不用新起作业。同时也支持通过正则的方式配置分库分表的同步，另外对于源表字段变更，类型变更等，也做了一些适配。

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接下来介绍下平台的整体架构，我们对 DTS 平台、调度平台、实时平台进行了深度的整合和集成，任务调度层集成到统一调度平台中，实现任务的统一管理，主要包含任务的运维管理、权限管理、资源管控、监控告警、和变量管理等。

对于实时平台，主要关注任务的开发、运维、和治理。

• 对于任务开发，提供 WebIDE 给用户进行任务的开发调试，同时提供语法智能校验、检测功能，便于用户发现代码语法问题。

• 对于任务运维，提供任务诊断、评分、健康检查、日志收集、作业快照（Checkpoint、Savapoint）、自动拉起、批量重启等功能，同时支持任务的容灾恢复。

• 对于任务治理，主要包含全链路的任务血缘和表血缘，方便的了解任务和表的血缘关系和对任务进行影响分析，还有数据层面质量监控，包括断流、数据量异常波动、数据比对等。

实时计算平台上主要支持 SQL 任务、Jar 包任务和 DTS 任务。对于 SQL 任务和 Jar 包任务，提供版本管理、资源管理：资源管理主要是将表、UDF、Connector 等资源统一管理，并通过模版化的方式和配置化的方式完成 Source、Sink 表的创建，降低用户开发成本；对于 TDS 任务，提供数据源管理、任务配置和数据校验等一些模块和服务。

通过服务平台化，打造一站式的任务开发管理平台，在平台上完成任务从开发到测试、发布、监控的全流程处理操作，降低用户使用平台的门槛。

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对于核心的 DTS 数据传输架构如上，整个架构主要是基于 Flink 1.14 的 DataStream API 和 Flink CDC 2.2 构建，覆盖流批的场景，实现各种同步需求。

整个架构主要包含 Source 端、数据传输层、Sink 端, Source 和 Sink 端抽象出 SourceFactory 和 SinkFactory，方便实现对接各种类型数据源，在数据传输层，提供统一的基础服务框架，支持类型转换、自定义监控指标、数据校验等功能，如类型转换，DTS 中也支持了对 Canal 数据格式的适配。

目前 DTS 支持了公司内大部分数据传输管道，涵盖数据库，如 MySQL、SQL Server 和 TiDB 等；消息队列，如 Kafka、RocketMQ 等；以及大数据生态系统的各种组件，例如 HDFS、Hive、ClickHouse、Doris 等，覆盖了易车大部分实时流场景和少数离线场景。

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这套数据集成架构如今在易车内部已稳定运行近一年时间，服务于众多产品线，整套架构对数据集成，有很大的收益。

• 统一了技术栈，通过 Flink 可以完成数据异构数据源的实时集成，同时支持流批一体。

• 通过平台化的操作，降低了数据接入、任务运维等的复杂度，也无需额外部署 Canal 等组件，降低运维成本，链路稳定性也得到了提升。

• Flink CDC 全增量一体化的框架，解决了在数据集成方面全量、增量隔裂的痛点问题，实现了全增量一体化的数据集成。

三、Flink CDC + Hudi 应用实践

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Flink CDC 的一个主要应用场景就是数据实时入湖，对于数据湖我们主要使用的 Hudi，Hudi 的主要特点如下：

• Hudi 的 upsert 功能支持的比较成熟。

• Hudi 的表文件可以存储在 HDFS 上，兼容 Hadoop 生态圈，可以使用 Hive、Spark、Presto 等引擎查询 Hudi 表。

• Hudi 表的组织模式也很灵活，可以根据不同场景选择不同的表模式。

• Hudi 已经集成了 Flink，便于我们计算引擎的统一。最后 Hudi 也有相对比较活跃的社区。

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使用 Hudi 后，在没有引入 Flink CDC 之前，我们的数据入湖架构如下：

首先使用 Canal 通过解析 Binlog 的方式将增量数据同步到 Kafka 中，然后通过 DataX，将 MySQL 的全量数据同步到 HDFS 上，然后使用 bulk_insert 的方式初始化数据到 Hudi 中，完成全量数据的初始化，最后，使用 Flink 消费 Kafka 的数据，将数据写入到 Hudi 中，同时通过主键解决数据冲突问题。

大家可以看到，这个架构整体的链路比较长，操作频繁、维护成本比较高，涉及的组件比较多，对于完成数据接入工作量比较大，并且稳定性不好保证，如果一旦有数据问题，数据恢复、重导也是一件比较痛苦的事情。

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在使用 Flink CDC 之后，结合 DTS 平台，架构如上。在 DTS 平台中，很方便的可以实现 MySQL 数据一键入湖，并且得益于 Flink CDC 全增量一体化框架，不用考虑全增量问题，同时也支持动态增加表功能，操作非常简单。

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随着接入表的增多，对于同一个数据源下的数据同步任务，建立了过多数据库连接，导致 Binlog 重复读取，会对数据源库造成巨大的压力。另外有些 Task 同步的数据量很小，也会造成一定的资源浪费。

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为了解决这个问题，我们使用 API 的方式读取数据，通过侧输出流的方式对 DataStream 进行分流，实现合并 Source 的功能。对于读取的同一数据源，同一任务只会建立一个数据库连接，Binlog 也只会读取一次，降低了对数据库的压力，方便的实现了单任务多表的数据实时入湖。

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在数据实时同步写入 Hudi 时，Flink Hudi 的写入 Pipeline 算子如下。

第一个算子负责将快照数据+增量数据加载到 Flink 状态。接着经过一个 Bucket Assigner，它主要负责将已经转好的 HudiRecord 分配到特定的 File Group 中，接着分好 File Group 的 Record 会流入 Writer 算子执行真正的文件写入。再之后会接一个 Compaction 的算子，主要用来解决 MOR 表读放大的问题。

这个架构在实际的生产环境会遇到如下问题：

• 当数据量比较大的时候，Flink State 的膨胀会比较厉害，相应地会影响 Task 的写入速度以及 Checkpoint 的成功率。

• 对于 Compaction 算子，当在执行 Compaction 阶段时，会和数据读写算子进行资源的抢占，也会导致任务的背压、Checkpoint 超时等。

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为了解决这个问题，我们把 Compaction 进行单独拆分，拆分为一个独立的调度任务，同时为了合并的合理性，对相关的合并计划也做了一些优化。

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除此之外，我们还做了一些其他的优化和 bug 修复。

• 第一，在 Hudi 同步 Hive 分区时，会对 Hive 外表和 Hudi 表当前表结构、分区做比较，会获取 Hive 的所有分区，而我们在 Hive 层面对分区访问做了限制，超过分区数量限制，禁止访问，所以触发了该问题，我们通过修改源码，如果是分区表，对访问 Hive 的分区做了过滤，只访问最近一段时间的分区。

• 第二，在业务 MySQL 升级时，出现了混合模式的 Binlog，导致任务失败，也是修改了源码，忽略了一些 DML 的 Binlog 操作，具体 patch 可以参考 3319；

• 第三，解决了一些 Flink CDC 分片的 bug，如 Flink CDC 分片字段是 String 时，比较逻辑没有忽略大小写，导致抽取全量数据到内存，导致任务失败。Flink CDC 分片字段是 bigint 时，ID 差值较大，触发了 Flink CDC 的分片优化逻辑，但在优化逻辑后加载了大量数据到内存中，所以优化参数，降低数据分布因子等。

除此之外，还有一些其他优化实践，大部分可以查阅资料或在社区的帮助下解决，在这里再次感谢社区。

四、未来规划

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简单介绍一下我们的未来规划：

• 第一，全量阶段的异步切片逻辑优化，目前数据全量读取阶段读取流程为首先通过主键对表进行 Snapshot Chunk 划分，再将 Snapshot Chunk 分发给多个 SourceReader。在所有 Snapshot Chunk 读取完成后，下发一个 Binlog chunk 进行增量部分的 Binlog 读取。Snapshot Chunk 划分及读取是顺序的，影响整个读取阶段的性能，导致大表全量接入阶段周期长。所以优化 Snapshot Chunk 划分切片的逻辑，增加异步读取策略，提升全量读取阶段性能

• 第二，目前我们的数据集成工具只覆盖了少量的离线场景，后续准备覆盖更多的离线数据集成场景。

• 第三，目前我们的实时数据集成的质量相对还比较薄弱，需要进一步加强和打磨。

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