Flink CDC 2.4 正式发布,新增 Vitess 数据源

2023-07-02  本文已影响0人  Flink中文社区
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一、Flink CDC 简介

Flink CDC[1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。

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作为新一代的实时数据集成框架,Flink CDC 具有全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等技术优势,同时社区提供了完善的中英文文档支持[2]。在 Flink CDC 开源的三年时间里,社区发展迅速,目前 Flink CDC 社区已有 91 位贡献者,7 位 Maintainer 成员,社区钉钉群(群号: 33121212) 超过 8900 人。

二、Flink CDC 2.4 概览

在社区用户和开发者们的共同努力下, Flink CDC 2.4 在端午假期后正式发布了:

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/releases/tag/release-2.4.0

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2.4 版本共有 32 位社区贡献者参与贡献,计解决 141 个 issue,合并了 86 个PR,贡献了 96 个 commits。 从代码分布上看,MySQL CDC, MongoDB CDC, PostgreSQL CDC,增量快照框架(flink-cdc-base)模块以及文档模块均为用户带来了很多特性和改进。

本文通过下图带你 10 分钟快速了解 Flink CDC 2.4 版本的重大改进和核心特性。

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三、详解核心特性和重要改进

3.1 深入解读

Flink CDC 2.4 版本带来了很多重要的改进和特性,本文挑选最重要的五个进行进一步解读。

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Vitess[3] 是一个用于部署,扩展和管理大型 MySQL 实例集群的数据库解决方案。Vitess 的 VStream 是一个变更事件订阅服务,它能够提供与来自 Vitess 集群底层 MySQL 分片的二进制日志相同的信息。下游可以订阅一个 keyspace 的多个分片,很方便的实现 Vitess 的下游 CDC 处理工具。Vitess CDC 连接器利用 VStream 获取数据变更消息并发送,目前只支持读取增量阶段的变更同步,相当于仅支持 latest 的启动模式。

Vitess CDC 连接器的支持背后还有个小故事,该 Connector 是来自 Vinted 的 Simonas Gelazevicius 开发,秉持 upstream first 的开源贡献精神,这位贡献者从 2.0 版本就请求社区合并。但是这个数据源国内用户非常少,各个Maintainer 都不熟悉其技术细节,所以一直没能合并到社区主干分支。Simonas Gelazevicius 在 Flink CDC 社区每发布一个版本后都会主动 rebase PR, 这股坚持打动了社区全体 Maintainer 成员,社区 Maintainer 任庆盛和方盛凯主动学习 Vitess 相关技术,帮助 review 并改进 PR。最终该连接器由贡献者Simonas Gelazevicius, Gintarasm ,方盛凯和任庆盛共同完成。

2.4 版本中,PostgreSQL CDC 连接器和 SQL Server CDC 连接器都对接到了 Flink CDC 增量快照框架上,实现了增量快照算法,从而提供无锁读取,并行读取和断点续传的功能。

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SQL Server CDC 连接器通过变更数据捕获功能[6] 读取指定数据库和表的变更数据,并存到专门建立的 change table 中。这需要对指定的数据库和表开启 CDC 功能,来获取行级别的变更。通过记录数据库日志的 LSN (Log Sequence Number),来实现增量阶段的切换和故障恢复。

至此,Flink CDC 支持增量快照算法的数据源不断扩大,在接下来的版本中,社区也在规划让更多的连接器对接到增量快照框架上。

Flink CDC 的增量快照框架有两个主要阶段:全量阶段和增量阶段。这两个阶段的并行度并不相同,全量阶段支持多并行度,加快大量数据的同步过程,增量阶段读取变更日志,需要使用单并发保证事件的顺序和正确性。在全量阶段读取结束后,由于增量阶段只需要一个并发,会出现大量的空闲 Reader,比较浪费资源。2.4 版本使用增量快照连接器时,支持配置打开自动关闭空闲 Reader 的功能来关闭这些空闲 Reader。由于这个功能依赖于 Flink 1.14 之后支持的 Checkpoint on finished Task 特性,所以只支持在 Flink 1.14 或更新的 Flink 版本上使用。

作为社区最受用户关注的 MySQL CDC 连接器,2.4 版本中社区引入了一些高级特性,具体包括

MySQL CDC 连接器 2.4 版本支持使用无主键表,相比于有有主键的 MySQL 表,无主键表存在一些使用上需要额外注意的事项。无主键表使用时需要通过 ‘scan.incremental.snapshot.chunk.key-column’ 配置指定一列作为分片列,用于将表分为多个分片进行同步,建议选择有索引的列作为分片列,使用无索引的列将会导致全量阶段多并发同步时使用表锁。其次,选择的分片列需要保证不存在数据的更新操作(比如从 1 更新到 2),如果存在更新操作,则只能保证 At-Least-Once 语义。

MySQL CDC 之前在处理新增表时,原有的实时同步链路会发生断流现象,需要等待新增加表的全量读取结束后,才会继续进行同步,会对延迟敏感的用户造成较大影响。例如,新增加的表历史数据比较多,完成新增表的全量同步需要花费 30 分钟,那么对于已经处于增量阶段的表,将需要等待 30 分钟后才可以继续同步属于该表的增量数据。2.4 版本对新增表的处理逻辑进行进一步优化,确保新增加的表的全量阶段不会影响已有的实时同步链路,极大地提升了用户体验。

2.4 版本中,MySQL CDC 连接器对社区用户反馈的使用问题进行了修复,如指定 Binlog 位点消费无法从 savepoint 启动,数据库存在特殊字符无法处理,大小写敏感导致的分片错误问题等。

3.2 其他改进

四· 未来规划

Flink CDC 开源社区的发展,得益于全体贡献者的无私贡献和 Maintainer 成员出色的社区工作,更离不开广大 Flink CDC 用户群体的积极使用和反馈报错。Flink CDC 社区将会坚持做好开源社区的建设, 当前社区正在规划 2.5 版本[7], 欢迎贡献者和用户积极反馈,在接下来的版本,社区主要方向会围绕下述四个方面展开:

支持更多的数据源,并推动增量快照框架在各个 CDC 连接器的使用,让更多的数据源支持无锁读取、并发读取、断点续传等特性。

对增量快照框架接入中遇到的问题进行优化,各个 CDC 连接器在增量快照框架可重用的代码进行提取整理。

提供限流功能,以降低全量阶段对数据库产生的查询压力。提供更丰富的监控指标,可以获取到任务进度相关指标监控任务状态。

支持 At least once 语义,支持 Snapshot only 的启动模式等,可以为使用者提供更多的场景应用。

随着 Flink 版本逐渐增多,CDC 为兼容多个Flink版本的维护压力也逐渐增加。参考目前 Flink 连接器的规则[8],在后续版本中,CDC 连接器将会考虑仅支持 Flink 最新的 3-4 个版本。

致谢:

感谢社区的 Maintainer 成员阮航, 徐榜江,孙家宝,龚中强,任庆盛为该版本所做的社区和发版工作。感谢所有为该版本做出突出贡献的 Tigran Manasyan,川粉,Xiao Meng,Yaroslav Tkachenko, Simonas Gelazevicius, gintarasm 等 32 位社区贡献者。

贡献者列表 (按字母排序):

Hang Ruan,He Wang,JasonLee,Jiabao Sun,Jingsong Lee,Xiao Meng,Leonard Xu,Qingsheng Ren,Robert Metzger,Sergey Nuyanzin,Simonas Gelazevicius,Yaroslav Tkachenko,Tigran Manasyan,Tyrantlucifer,ZhongLinLeo,bb chen,ehui,emhui,gintarasm,gongzhongqiang,liangyaohui97,lin.zl,molsionmo,skylines,tison,wallkop,wangxiaojing,wuzhenhua,xixingya,zhaomin,zhuyuan03,含风

附录

[1] https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

[2] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors

[3] https://vitess.io/

[4] https://www.postgresql.org/docs/current/logicaldecoding-explanation.html

[5] https://www.postgresql.org/docs/current/logicaldecoding-output-plugin.html

[6] https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/track-changes/about-change-data-capture-sql-server?view=sql-server-2017

[7] https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/issues/2239

[8]https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Externalized+Connector+development#ExternalizedConnectordevelopment-Flinkcompatibility

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