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整合flink-cdc实现实时读postgrasql

發布時間：2023/12/20 编程问答 31 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了整合flink-cdc实现实时读postgrasql 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

整合flink-cdc實現實時讀postgrasql

什么是wal日志

wal日志即write ahead log預寫式日志，簡稱wal日志。wal日志可以說是PostgreSQL中十分重要的部分，相當于oracle中的redo日志。
當數據庫中數據發生變更時：
change發生時：先要將變更后內容計入wal buffer中，再將變更后的數據寫入data buffer；
commit發生時：wal buffer中數據刷新到磁盤；
checkpoint發生時：將所有data buffer刷新的磁盤。
可以想象，如果沒有wal日志，那么數據庫中將會發生什么？
首先，當我們在數據庫中更新數據時，如果沒有wal日志，那么每次更新都會將數據刷到磁盤上，并且這個動作是隨機i/o，性能可想而知。并且沒有wal日志，關系型數據庫中事務的ACID如何保證呢？

因此wal日志重要性可想而知。其中心思想就是：先寫入日志文件，再寫入數據

什么是復制槽

制槽（replication slot）在postgresql9.4版本中被引入，引入之初是為了防止備庫需要的xlog日志在主庫被刪除，主庫會會根據備庫返回的信息確認哪些xlog已不再需要，，才能進行清理。同時主庫不會移除那些導致恢復沖突的行，關于恢復沖突，前面有一篇文章講到過可以通過設置hot_standby_feedback、max_standby_streaming_delay等參數進行預防，但是這些參數只有在主備關系正常時才能起到作用，而replication slot能夠確保在主備斷連后主庫的xlog仍不被清理。
復制槽分為物理復制槽physical replication slot和邏輯復制槽logic replication slot。物理復制槽一般結合流復制一起使用，能夠很好的保證備庫需要的日志不會在主庫刪除，本文重點討論邏輯復制槽。
Logic replication slots一般被用于邏輯異步復制，一個很好的應用就是用于異構數據庫之間的邏輯復制。大致原理是將源端xlog進行解碼，解析成具體sql，然后到目標端進行回放。支持邏輯解碼需要將wal_level設置為logic，logic會在replica的基礎上增加一些信息以支持邏輯解碼，該模式會增大wal日志的數量，尤其是大量的update，delete操作的庫。
需要關注的問題
對于邏輯復制槽，有下面幾點需要注意：
①一個邏輯復制槽只能解碼一個database，但是一個database可以有多個復制槽進行解碼，同一個復制槽可能同時有多個接收端進行訂閱。
②復制槽的消息只發送一次，同時它不關心接收端的狀態，如果接收端執行失敗，那么復制槽不會向前推進，接收端成功后繼續從上次失敗的位點繼續進行消費。
③不支持DDL、列存、壓縮表的解碼，DDL一般需要需要創建額外的觸發器來進行處理，但可以做到表級訂閱。
④邏輯復制不能保證數據不丟失，不能用作數據容災，但是可以用于數據遷移，在主庫有大事務的情況下延遲較大。
⑤不使用的復制槽一定要及時刪除。

注意

通過復制槽，從庫訂閱主庫，可以保證從庫在沒有收到主庫的日志之前，主庫不會刪除從庫未讀的部分。也因此不用的槽要即時刪除，否則會導致日志積壓

***flink-cdc***的就是通過創建復制槽訂閱PG來實現實時監控數據庫變化的。

flink-cdc配置以及使用

1.maven依賴

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.flink</groupId> <artifactId>database</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <flink.version>1.13.0</flink.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> <kafka.version>2.2.0</kafka.version> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <maven.compiler.compilerVersion>1.8</maven.compiler.compilerVersion> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>  <maven.test.skip>false</maven.test.skip> <maven.javadoc.skip>false</maven.javadoc.skip>  <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <commons-lang.version>2.5</commons-lang.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> <spotless.version>2.4.2</spotless.version> <jaxb-api.version>2.3.1</jaxb-api.version> </properties><dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId> <version>1.13.0</version> </dependency>  <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId> <version>1.13.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId> <version>1.4.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version>  <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.75</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-beans</artifactId> <version>5.2.8.RELEASE</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>2.4.3</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <filters> <filter> <artifact>*:*</artifact> <excludes> <exclude>META-INF/*.SF</exclude> <exclude>META-INF/*.DSA</exclude> <exclude>META-INF/*.RSA</exclude> </excludes> </filter> </filters> <transformers> <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.AppendingTransformer"> <resource>reference.conf</resource> </transformer> <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"> <mainClass>PgsqlToMysqlTest</mainClass> </transformer> </transformers> <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom> </configuration> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.5.1</version> <configuration> <source>${maven.compiler.source}</source> <target>${maven.compiler.target}</target> <compilerVersion>${maven.compiler.source}</compilerVersion> <showDeprecation>true</showDeprecation> <showWarnings>true</showWarnings> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <version>2.12.4</version> <configuration> <skipTests>${maven.test.skip}</skipTests> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.rat</groupId> <artifactId>apache-rat-plugin</artifactId> <version>0.12</version> 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再看看代碼怎么寫

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend; import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class PgsqlToMysqlTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 設置flink表環境變量 EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); // 獲取flink流環境變量 StreamExecutionEnvironment exeEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); exeEnv.enableCheckpointing(10000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); exeEnv.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // make sure 500 ms of progress happen between checkpoints exeEnv.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500); // allow only one checkpoint to be in progress at the same time exeEnv.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // enable externalized checkpoints which are retained after job cancellation exeEnv.getCheckpointConfig() .enableExternalizedCheckpoints( CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); FsStateBackend stateBackend = new FsStateBackend("file:\\\\D:\\fsdata"); // // stateBackend.resolveCheckpoint("D:\\fsdata\\dda9ae98c2b864ba8448d2c5eee2e5c3\\chk-6"); // 固定延遲重啟(最多嘗試3次，每次間隔10s) // exeEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(10, 10000L)); // 失敗率重啟(在10分鐘內最多嘗試3次，每次至少間隔1分鐘) // exeEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.minutes(10), // Time.minutes(1))); // exeEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 5000)); exeEnv.setStateBackend(stateBackend); // exeEnv.setDefaultSavepointDirectory(); exeEnv.setParallelism(2); // 表執行環境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(exeEnv, fsSettings); // 拼接souceDLL String sourceDDL = "CREATE TABLE pgsql_source (\n" + " id int,\n" + " name STRING,\n" + " py_code STRING,\n" + " seq_no int,\n" + " description STRING\n" + ") WITH (\n" + " 'connector' = 'postgres-cdc',\n" + " 'hostname' = '192.168.159.100',\n" + " 'port' = '5431',\n" + " 'username' = 'postgres',\n" + " 'password' = '123',\n" + " 'database-name' = 'postgres',\n" + " 'schema-name' = 'public',\n" + " 'debezium.snapshot.mode' = 'initial',\n" + " 'decoding.plugin.name' = 'pgoutput',\n" + " 'debezium.slot.name' = 'pgsql_source_li2',\n" + " 'table-name' = 'test_copy2_copy1'\n" + ")"; // 執行source表ddl tableEnv.executeSql(sourceDDL); String transformSQL = "select * from pgsql_source"; Table tableResult = tableEnv.sqlQuery(transformSQL); DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> dataStream = tableEnv.toRetractStream(tableResult, Row.class); dataStream.print(); // StreamGraph graph = new StreamGraph() exeEnv.execute("jobname"); // 執行sink表ddl // 執行邏輯sql語句 // TableResult tableResult = tableEnv.executeSql(transformSQL); // tableEnv.execute(""); // 控制塔輸出 // tableResult.print(); } }

說明兩個配置

debezium.snapshot.mode = 'initial'

initial :默認設置，第一次啟動創建數據庫快照，后面根據記錄偏移量繼續讀

never:從不建立快照，如果本地無偏移量，從最后的log開始讀

always:每次啟動都建立快照

exporter: 功能和inintial相同，不同之處在于其不會對表上鎖，使用SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ,可重復讀的隔離級別
實現類io.debezium.connector.postgresql.snapshot.ExportedSnapshotter

public Optional<String> snapshotTableLockingStatement(Duration lockTimeout, Set<TableId> tableIds) { return Optional.empty(); } public String snapshotTransactionIsolationLevelStatement(SlotCreationResult newSlotInfo) { if (newSlotInfo != null) { String snapSet = String.format("SET TRANSACTION SNAPSHOT '%s';", newSlotInfo.snapshotName()); return "SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ; \n" + snapSet; } else { return super.snapshotTransactionIsolationLevelStatement(newSlotInfo); } }

custom :用戶自定義快照,配合debezium.snapshot.custom.class使用

什么是快照?
之前說過wal日志實際上會刪除，因此單純讀wal日志，并不能讀到全數據庫的數據
，因此在第一次啟動flink程序時，需要對數據庫相應表做一個快照，將全表的數據拿到flink處理對應源碼位置io.debezium.connector.postgresql.spi.Snapshotter

default String snapshotTransactionIsolationLevelStatement(SlotCreationResult newSlotInfo) { return "SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE, READ ONLY, DEFERRABLE;"; } default Optional<String> snapshotTableLockingStatement(Duration lockTimeout, Set<TableId> tableIds) { String lineSeparator = System.lineSeparator(); StringBuilder statements = new StringBuilder(); statements.append("SET lock_timeout = ").append(lockTimeout.toMillis()).append(";").append(lineSeparator); tableIds.forEach((tableId) -> { statements.append("LOCK TABLE ").append(tableId.toDoubleQuotedString()).append(" IN ACCESS SHARE MODE;").append(lineSeparator); }); return Optional.of(statements.toString()); }

可以看出快照需要鎖表(exporter除外),IN ACCESS SHARE MODE說明鎖表不影響插入讀寫，但是如果有全表更新操作，會被阻塞。
開啟串行，只讀的事務。Snapshotter子類有這幾種配置的實現，有興趣的可以看看。

debezium.slot.name = 'pgsql_source_li2'

這就是flink-cdc創建的邏輯復制槽。

使用flink-cdc碰到的一些問題

1 能不能保證EXACTLY_ONCE一致性要求

假設在默認snapshot.mode=initial下在第一次啟動程序時,會對數據路進行快照讀，讀取當前全量數據，后面根據記錄的偏移量繼續讀取數據，這樣既不丟失數據，也不重復讀，是保證了EXACTLY_ONCE一致性的。即使flink程序重啟，在啟動的時候指定savePoint Path也可以繼續之前的偏移量，讀取到未接收的數據。
這里分享一個技巧，flink在本地Idea運行沒有提供設置savepPoint的方法。
***org.apache.flink.client.deployment.executors.LocalExecutor#execute***方法中斷點設置

2 在快照時數據一股腦讀進flink,事件時間語義下，數據會不會亂序

如果我們對數據開窗計算，那么亂序可能導致窗口提前關閉導致數據丟失，而在對表做快照時，會將全表數據全部拿到flink處理，就很可能導致亂序數據產生，那么flink-cdc有沒有解決這個問題呢，我們知道waterMark時周期成的(源碼位置org.apache.flink.streaming.runtime.operators.TimestampsAndWatermarksOperator#onProcessingTime)，

一種解決思路時，在waterMark還沒生成之前，將全部快照數據處理掉，那么就不會丟失數據。

對于單一slot是單線程處理任務的，如果突然來了一批數據，那么生成waterMark的任務必須等到這批數據全部處理完畢才能繼續。因此在批數據未處理完畢時，盡管批數據亂序，但是不存在窗口關閉，丟失數據問題

如果有多并行度多槽生成watermrk呢？
多并行度情況下，數據被分散到多個槽，并且不再是一次處理一批數據，處理數據和waterMark會一起生成，如果一次讀一批，就可能會有丟數據的風險
因此從讀數據源到設置waterMark設置單并行度1，那么就可以避免數據亂序導致的丟失數據問題

另一種思路也很簡單，在數據庫做快照時，對數據庫進行排序。我們來看看flink-cdc有沒有提供類似的接口。

看下io.debezium.connector.postgresql.spi.Snapshotter#buildSnapshotQuery快照查詢的sql

public Optional<String> buildSnapshotQuery(TableId tableId) { StringBuilder q = new StringBuilder(); q.append("SELECT * FROM "); q.append(tableId.toDoubleQuotedString()); return Optional.of(q.toString()); }

很遺憾，并未提供排序的接口。
但是就沒辦法了嗎?
還記得之前的自定義快照custom嗎。
繼承InitialSnapshotter自定義快照做簡單排序

import io.debezium.connector.postgresql.snapshot.InitialSnapshotter; import io.debezium.relational.TableId; import jdk.nashorn.internal.runtime.options.Option; import java.util.Optional; public class OrderSnapShoter extends InitialSnapshotter { @Override public Optional<String> buildSnapshotQuery(TableId tableId) { Optional<String> sql = super.buildSnapshotQuery(tableId); return Optional.of(sql.get() + "order by id"); } }

配置改一下

'debezium.snapshot.mode' = 'custom''debezium.snapshot.custom.class' = 'xxx.OrderSnapShoter'

總結

以上是生活随笔為你收集整理的整合flink-cdc实现实时读postgrasql的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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