Flink Cdc MySQL 整库同步到 StarRocks

标签：StarRocks log Cdc 数据 Flink user data id String

这段时间开始调研使用 StarRocks 做准实时数据仓库：flink cdc 实时同步数据到 StarRocks，然后在 StarRocks 中做分层计算，直接把 StarRocks 中的 ADS 层提供给 BI 查询。架构如下：

由于用到的表比较多，不能用 Flink SQL 给每个表都做个 CDC 的任务（任务太多不好维护、对数据库又可能有些压力），就用 Flink Stream Api 写了个 MySQL 整库同步到 StarRocks 的任务。

整体思路

Flink cdc 采集 mysql 数据
将 cdc 采集到的数据转为 json
从 json 中获取数据库、表和数据
用数据库和表对数据做 key by
使用 process function 处理每个表的数据，用状态缓存数据，缓存数据达到一定量或者缓存了一定时间（用 timer 触发缓存时间触发的场景）StarRocks 写数据
sink 中拼接数据使用 Stream Load 往 StarRocks 写数据

版本

Flink：1.14.4
StarRocks： 2.3.1

代码

主类 CdcToStarRocks

主要流程很简单: source -> map -> keyBy -> process -> sink，source 读取 mysql binlog（或者全量+增量），map 转换数据格式，keyBy 以数据库名 + 表名对数据分区，process 中对数据攒批，sink 输出数据到 StarRocks
核心代码如下：

env
    .fromSource(sourceFunction, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "cdc")
    .name("source")
    .uid("source")
    // json 字符串转 CdcRecord
    .map(new CdcStarMapFunction())
    .name("map")
    .keyBy(  record -> record.getDb() + "_" + record.getTable())
    .process(new CdcStarProcessFunction(batchSize, batchInterval))
    .name("process")
    .uid("process")
    .addSink(new StarRocksSink(starrocksIp, starrocksPort, starrocksLoadPort, starrocksUser, starrocksPass, starrocksDb))
    .name("sink");

Cdc Source

source 部分就是 flink cdc connector，监控一个数据库，用自定义的 CommonStringDebeziumDeserializationSchema 把 Debezium 格式的 SourceRecord，转成 json 字符串

MySqlSource<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname(ip)
            .port(port)
            // 获取两个数据库的所有表
            .databaseList(db)
            .tableList(table)
            .username(user)
            .password(pass)
            .startupOptions(StartupOptions.latest())
            // do not cache schema change
            .includeSchemaChanges(false)
//                .startupOptions(StartupOptions.initial())
            // 自定义 反序列化器，将数据解析成 json
            .deserializer(new CommonStringDebeziumDeserializationSchema(ip, port))
            .build();

反序列化器 CommonStringDebeziumDeserializationSchema

反序列化器直接拿之前写的通用的 flink cdc 反序列化器过来，继承 DebeziumDeserializationSchema，主要是从数据中获取数据库、表、操作类型和数据，需求特别注意以下几点：

insert 类型的操心，只需要获取 after 中的数据
update 类型的操作，需要同时解析 before 和 after 的数据，before 是修改前的，after 是修改后的，如果不需要修改前的，可以只获取 after
delete 类型的操作，需要获取 before
如果有 ddl 操作，需要特殊处理（本次不包含）

转换成的 json：
insert 操作的数据:

{"host":"localhost","binlog":"","offset":"0","ts_sec":1665557408,"port":3306,"file":"","pos":0,"db":"venn","table":"user_log","operator_type":"r","after":{"id":47182,"user_id":8276240000,"item_id":10307,"category_id":10,"behavior":"buy","ts":"2022-07-28T03:29:30Z","create_time":"2022-07-28T03:29:49Z"},"parse_time":1665557412}

update 操作的数据:

{"host":"localhost","binlog":"binlog.000022","offset":"19183","ts_sec":1665557541,"port":3306,"file":"binlog.000022","pos":19183,"db":"venn","table":"user_log","operator_type":"u","after":{"id":47182,"user_id":8276240000,"item_id":10307,"category_id":10,"behavior":"view","ts":"2022-07-28T03:29:30Z","create_time":"2022-07-28T03:29:49Z"},"before":{"id":47182,"user_id":8276240000,"item_id":10307,"category_id":10,"behavior":"buy","ts":"2022-07-28T03:29:30Z","create_time":"2022-07-28T03:29:49Z"},"parse_time":1665557541}

delete 操作的数据:

{"host":"localhost","binlog":"binlog.000022","offset":"19571","ts_sec":1665557563,"port":3306,"file":"binlog.000022","pos":19571,"db":"venn","table":"user_log","operator_type":"d","before":{"id":47182,"user_id":8276240000,"item_id":10307,"category_id":10,"behavior":"view","ts":"2022-07-28T03:29:30Z","create_time":"2022-07-28T03:29:49Z"},"parse_time":1665557564}

核心代码：

public void deserialize(SourceRecord record, Collector<String> out) {
        JsonObject jsonObject = new JsonObject();

        String binlog = record.sourceOffset().get("file").toString();
        String offset = record.sourceOffset().get("pos").toString();
        String ts_sec = record.sourceOffset().get("ts_sec").toString();

//        System.out.println("binlog : " + binlog + ", offset = " + offset);
        // todo get schame change

        jsonObject.addProperty("host", host);
        // add meta
        jsonObject.addProperty("binlog", binlog);
        jsonObject.addProperty("offset", offset);
        jsonObject.addProperty("ts_sec", ts_sec);
        jsonObject.addProperty("port", port);
        jsonObject.addProperty("file", (String) record.sourceOffset().get("file"));
        jsonObject.addProperty("pos", (Long) record.sourceOffset().get("pos"));
        jsonObject.addProperty("ts_sec", (Long) record.sourceOffset().get("ts_sec"));
        String[] name = record.valueSchema().name().split("\\.");
        jsonObject.addProperty("db", name[1]);
        jsonObject.addProperty("table", name[2]);
        Struct value = ((Struct) record.value());
        String operatorType = value.getString("op");
        jsonObject.addProperty("operator_type", operatorType);
        // c : create, u: update, d: delete, r: read
        // insert update
        if (!"d".equals(operatorType)) {
            Struct after = value.getStruct("after");
            JsonObject afterJsonObject = parseRecord(after);
            jsonObject.add("after", afterJsonObject);
        }
        // update & delete
        if ("u".equals(operatorType) || "d".equals(operatorType)) {
            Struct source = value.getStruct("before");
            JsonObject beforeJsonObject = parseRecord(source);
            jsonObject.add("before", beforeJsonObject);
        }
        jsonObject.addProperty("parse_time", System.currentTimeMillis() / 1000);

        out.collect(jsonObject.toString());
    }

转换函数 CdcStarMapFunction

CdcStarMapFunction 比较简单，将 json 字符串，转成 CdcRecord 类型的对象，只获取了需要的数据库、表、操作类型和数据。

获取数据时，insert 和 update 只获取 after 的值

代码忽略

public class CdcRecord {
    private String db;
    private String table;
    private String op;
    private Map<String, String> data = new LinkedHashMap<>();
}

处理函数 CdcStarProcessFunction

CdcStarProcessFunction 有三部分逻辑：

三个状态cacheTimer、cacheSize、cache，分别存下一次timer 触发时间、缓存的数据条数、缓存的数据
process 处理每个表的数据，每个表的数据第一次到的时候，基于当前时间 + batchInterval，注册下次时间触发的 timer。数据存储到 cache 中，如果数据量超过预定的 batchSize，触发 flushData 方法往下游输出数据，并删除之前注册的定时器，清理状态
timer 触发 flushData 方法往下游输出数据，清理状态

@Override
public void processElement(CdcRecord element, KeyedProcessFunction<String, CdcRecord, List<CdcRecord>>.Context ctx, Collector<List<CdcRecord>> out) throws Exception {

    // cache size + 1
    if(cacheSize.value() != null){
        cacheSize.update(cacheSize.value() + 1);
    }else{
        cacheSize.update(1);
        // add timer for interval flush
        long nextTimer = System.currentTimeMillis() + batchInterval;
        cacheTimer.update(nextTimer);
        ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(nextTimer);
    }
    // add data to cache state
    cache.add(element);
    // cache size max than batch Size
    if(cacheSize.value() > batchSize){
        // remove next timer
        ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(cacheTimer.value());
        // flush data to down stream
        flushData(out);
    }
}

/**
 * flush data to down stream
 */
private void flushData(Collector<List<CdcRecord>> out) throws Exception {
    List<CdcRecord> tmpCache = new ArrayList<>();
    Iterator<CdcRecord> it = cache.get().iterator();
    while (it.hasNext()){
        tmpCache.add(it.next());
    }
    out.collect(tmpCache);

    // finish flush all cache data, clear state
    cache.clear();
    cacheSize.clear();
    cacheTimer.clear();
}

@Override
public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction<String, CdcRecord, List<CdcRecord>>.OnTimerContext ctx, Collector<List<CdcRecord>> out) throws Exception {
    LOG.info("{} trigger timer to flush data", ctx.getCurrentKey());
    // batch interval trigger flush data
    flushData(out);
}

输出函数 StarRocksSink

StarRocksSink 稍微复杂一点，需要基于数据中的表名，去目标数据库中获取对应的表结构（为了避免每次查询数据库，将获取到的表结构存到内存中），基于目标表的字段顺序从数据中获取对应列的值，拼接上数据的操作类型。

StarRocksSink 在往 StarRocks 写数据的时候，实现了 upsert 和 delete 操作，需要在数据中拼接上 0/1，0 代表 UPSERT 操作，1 代表 DELETE 操作
见参考文档1

invoke 方法

StarRocksSink 的核心逻辑都在 invoke 方法中，逻辑如下：

从数据中获取数据库和表，拼接成 key
获取目标表的 schema（整库映射，源端和目标端表名一致），先从缓存中获取，如果不存在就从数据库中获取
组装数据
拼接 load url
用 http 方式往 StarRocks 写数据

invoke 方法代码如下：

public void invoke(List<CdcRecord> element, Context context) throws Exception {

    LOG.info("write batch size: " + element.size());

    // use StarRocks db name
//        String db = cache.get(0).getDb();
    String table = element.get(0).getTable();
    String key = db + "_" + table;

    // get table schema
    List<String> columnList;
    if (!columnMap.containsKey(key)) {
        // db.table is first coming, load column, put to spliceColumnMap & columnMap
        loadTargetTableSchema(key, db, table);
    }
    String columns = spliceColumnMap.get(key);
    columnList = columnMap.get(key);
    if (columnList.size() == 0) {
        LOG.info("{}.{} not exists in target starrocks, ingore data change", db, table);
    }
    // make up data
    String data = parseUploadData(element, columnList);

    final String loadUrl = String.format("http://%s:%s/api/%s/%s/_stream_load", ip, loadPort, db, table);
    String label = db + "_" + table + "_" + System.currentTimeMillis();

    // send data to starrocks
    doHttp(loadUrl, data, label, columns);

}

loadTargetTableSchema 方法

执行 desc db.table 获取目标表的表结构，组装成两种结果：将所有列名用 "," 拼接成字符串，再拼接 "__op" 用于 http header 请求中标识数据的列；将所有列按顺序添加到 list 中，用于从源数据中获取对应列的数据

/**
 * load table schema, parse to http column and column list for load source data
 */
private void loadTargetTableSchema(String key, String db, String table) throws SQLException {

    List<String> columnList = new ArrayList<>();

    StringBuilder builer = new StringBuilder();
    try {
        // load table schema
        PreparedStatement insertPS = connection.prepareStatement("desc " + db + "." + table);
        ResultSet result = insertPS.executeQuery();
        while (result.next()) {
            String column = result.getString(1);
            builer.append(column).append(",");
            columnList.add(column);
        }
    } catch (SQLException e) {
        LOG.warn("load {}.{} schema error. {}", db, table, e.getStackTrace());
    }
    builer.append("__op");

    String columns = builer.toString();

    spliceColumnMap.put(key, columns);
    columnMap.put(key, columnList);
}

parseUploadData 方法

用目标表列顺序，从数据中获取对应列的值，使用列分隔符拼接数据，最后基于操作类型拼接 0/1，删除拼接 1，其他类型拼接 0

private String parseUploadData(List<CdcRecord> cache, List<String> columnList) {
    StringBuilder builder = new StringBuilder();
    for (CdcRecord element : cache) {

        Map<String, String> data = element.getData();

        for (String column : columnList) {
            if (data.containsKey(column)) {
                builder.append(data.get(column)).append(COL_SEP);
            } else {
                // if target column not exists in source data, set as null
                builder.append(NULL_COL).append(COL_SEP);
            }
        }
        // add __op
        if ("d".equals(element.getOp())) {
            // delete
            builder.append("1");
        } else {
            // upsert
            builder.append("0");
        }
        // add row separator
        builder.append(ROW_SEP);
    }
    // remove last row sep
    builder = builder.delete(builder.length() - 5, builder.length());
    String data = builder.toString();
    return data;
}

doHttp 方法

用 http 的方式往 StarRocks 中写数据，没什么特别的，忽略

运行与测试

待同步的本地数据库：

测试选取了数据库中的两个表： user_log 和 user_log_1，目标数据库中只创建这两个表（代码中有控制，如果获取不到表结构，会忽略对应表的数据导入操作）

测试全量同步

修改 cdc source 参数，改为 initial，启动任务初始化同步所有历史数据到 StarRocks 中：

查看目标库 user_log 和 user_log_1 数据量：

可以看到表 user_log 和 user_log_1 的全部数据都同步到 StarRocks 中

目标库不存在的表，sink 时过滤：

 write batch size: 1
 write batch size: 1
 write batch size: 3
 write batch size: 3
 write batch size: 10
 test.pv_uv not exists in target starrocks, ingore data change
 test.user_info_sink not exists in target starrocks, ingore data change
 test.lookup_join_config_1 not exists in target starrocks, ingore data change
 test.lookup_join_config not exists in target starrocks, ingore data change
 test.tbls not exists in target starrocks, ingore data change

测试插入数据

往 user_log 和 user_log_1 插入一条数据：

insert into user_log(id, user_id, item_id, category_id, behavior, ts, create_time)
select 1008017 id
     , 1008611 user_id
    , 1011 item_id
    , 11 category_id
    , 'view' behavior
    ,now() ts
    ,now() create_time
;

insert into user_log_1(id, user_id, item_id, category_id, behavior, ts, create_time)
select 1008017 id
     , 1008611 user_id
     , 1011 item_id
     , 11 category_id
     , 'view' behavior
     ,now() ts
     ,now() create_time
;

查看程序日志，可以看到 user_log 和 user_log_1 各采集到了一条数据：

venn_user_log trigger timer to flush data
write batch size: 1
venn_user_log_1 trigger timer to flush data
write batch size: 1

查看 StarRocks user_log 和 user_log_1 表，新数据已经写入：

测试修改数据

分别修改两个表的数据：

update user_log set behavior = 'buy' where id = 1008017;
update user_log_1 set behavior = 'buy' where id = 1008017;

查看 StarRocks 中 user_log 和 user_log_1 表，对 id 1008017 的修改已经同步到 StarRocks 中：

测试删除数据

直接删除 user_log 和 user_log_1 表中，刚写入的数据：

delete from user_log where id = 1008017;
delete from user_log_1 where id = 1008017;

查看 StarRocks 中 user_log 和 user_log_1 表，id 1008017 的数据已删除

局限

还未实现 starrocks 端表结构跟随源端表结构同步变更
为了保证效率，仅会在每一个表第一次来的时候判断目标段是否存在该表，如果已经判定该表不存在，后续直接忽略该表的数据变更
部分不导入的表，只在sink 的时候做了过滤，前面的操作还是要继续，可以考虑在反序列化活map中过滤掉目标库中不存在的表数据

问题

1. 如果数据库中存在表没有主键，任务异常且不会读取后续数据，不报错

ChunkSplitter： org.apache.flink.table.api.ValidationException: Incremental snapshot for tables requires primary key, but table venn.columns_v2 doesn't have primary key.

参考文档

参考文档1：https://docs.starrocks.io/zh-cn/latest/loading/PrimaryKeyLoad#upsert-和-delete

完整代码参见 github： https://github.com/springMoon/flink-rookie

欢迎关注Flink菜鸟公众号，会不定期更新Flink（开发技术）相关的推文

标签：StarRocks,log,Cdc,数据,Flink,user,data,id,String
From： https://www.cnblogs.com/Springmoon-venn/p/16784549.html