SpringBoot整合Flink CDC，实时追踪mysql数据变动_springboot整合flinkcdc,监控mysql数据变动

---

我们将整合Spring Boot和Apache Flink CDC（Change Data Capture）来实现实时数据追踪。下面是一个基本的实践流程代码，包括搭建Spring Boot项目、整合Flink CDC以及实现数据变动的实时追踪。

前言

Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一种基于数据库日志的CDC技术，它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结合，Flink CDC能够高效地实现海量数据的实时集成。其核心功能在于实时监视数据库或数据流中的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。借助Flink CDC，用户可以轻松地构建实时数据管道，实时响应和处理数据变动，为实时分析、实时报表和实时决策等场景提供有力支持。

Flink CDC的应用场景广泛，包括但不限于实时数据仓库更新、实时数据同步和迁移以及实时数据处理等。它还能确保数据一致性，并在数据发生变更时准确地进行捕获和处理。此外，Flink CDC支持与多种数据源进行集成，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，并提供了相应的连接器，便于数据的捕获和处理。

接下来，将详细介绍MySQL CDC的使用。MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库中读取快照数据和增量数据。

1. MySQL开启Binlog

MySQL中开启binlog功能，需要修改配置文件中（如Linux的/etc/my.cnf或Windows的\my.ini）的[mysqld]部分设置相关参数：

[mysqld]
server-id=1
# 设置日志格式为行级格式
binlog-format=Row
# 设置binlog日志文件的前缀
log-bin=mysql-bin
# 指定需要记录二进制日志的数据库
binlog_do_db=testjpa
1
2
3
4
5
6
7
8

除了开启binlog功能外，还需要为Flink CDC配置相应的权限，以确保其能够正常连接到MySQL并读取数据。这包括授予Flink CDC连接MySQL的用户必要的权限，如SELECT、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT、SHOW VIEW等。这些权限是Flink CDC读取数据和元数据所必需的。

检查是否已开启binlog功能：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+
1
2
3
4
5
6

至此，MySQL的相关配置已完成。

2. 创建Spring Boot项目

首先，你需要创建一个Spring Boot项目。可以使用Spring Initializr（https://start.spring.io/）来快速生成项目。

3. 添加依赖

在pom.xml中添加Apache Flink和Flink CDC的依赖。以下是必要的依赖：

<dependencies>
    <!-- Flink dependency -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

4. 配置Flink和MySQL CDC

在Spring Boot的application.yml或application.properties文件中配置Flink和MySQL数据库连接：

flink:
  checkpoint:
    interval: 10000
  parallelism: 1

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
    username: your_username
    password: your_password
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

5. 实现数据实时追踪

创建一个服务类来实现数据的实时追踪：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class FlinkCdcService {

    public void startDataStreaming() {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        final StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 使用Flink CDC连接MySQL
        String name = "inventory";
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE " + name + " (" +
            "  id INT," +
            "  name STRING," +
            "  description STRING," +
            "  weight DECIMAL(10, 3)" +
            ") WITH (" +
            "  'connector' = 'mysql-cdc'," +
            "  'hostname' = 'localhost'," +
            "  'port' = '3306'," +
            "  'username' = 'your_username'," +
            "  'password' = 'your_password'," +
            "  'database-name' = 'your_database'," +
            "  'table-name' = 'your_table'" +
            ")");

        // 查询并打印结果
        DataStream<String> dataStream = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + name).execute().print();

        try {
            env.execute("Flink CDC Demo");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

6. 启动Spring Boot应用

在你的Spring Boot应用的启动类中调用FlinkCdcService的startDataStreaming方法来启动数据追踪：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class FlinkCdcApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private FlinkCdcService flinkCdcService;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FlinkCdcApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        flinkCdcService.startDataStreaming();
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

7. 运行并测试

运行Spring Boot应用，并在MySQL数据库中做出一些数据变动。你应该能在控制台看到实时打印的数据变动。

---

关注公众号[码到三十五]获取更多技术干货 !