湖仓一体（LakeHouse）是大数据领域的重要发展方向，提供了流批一体和湖仓结合的新场景。阿里云AnalyticDB for MySQL基于 Apache Hudi 构建了新一代的湖仓平台，提供日志、CDC等多种数据源一键入湖，在离线计算引擎融合分析等能力。本文将主要介绍AnalyticDB for MySQL基于Apache Hudi实现多表CDC全增量入湖的经验与实践。
1. 背景简介
1.1. 多表CDC入湖背景介绍
客户在使用数据湖、传统数据仓库的过程中，常常会遇到以下业务痛点：
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全量建仓或直连分析对源库压力较大，需要卸载线上压力规避故障
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建仓延迟较长（T+1天），需要T+10m的低延迟入湖
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海量数据在事务库或传统数仓中存储成本高，需要低成本归档
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传统数据湖存在不支持更新/小文件较多等缺点
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自建大数据数据平台运维成本高，需要产品化、云原生、一体化的方案
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常见数仓的存储不开放，需要自建能力、开源可控
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其他痛点和需求……
针对这些业务痛点，AnalyticDB MySQL 数据管道组件（AnalyticDB Pipeline Service) 基于Apache Hudi 实现了多表CDC全增量入湖，提供入湖和分析过程中高效的全量数据导入，增量数据实时写入、ACID事务和多版本、小文件自动合并优化、元信息校验和自动进化、高效的列式分析格式、高效的索引优化、超大分区表存储等等能力，很好地解决了上述提到的客户痛点。
1.2. Apache Hudi简介
AnalyticDB MySQL选择了Apache Hudi作为CDC入湖以及日志入湖的存储底座。回顾 Hudi 的出现主要针对性解决Uber大数据系统中存在的以下痛点：
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HDFS的可扩展性限制。大量的小文件会使得HDFS的Name Node压力很大，NameNode节点成为HDFS的瓶颈。
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HDFS上更快的数据处理。Uber不再满足于T+1的数据延迟。
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支持Hadoop + Parquet的更新与删除。Uber的数据大多按天分区，旧数据不再修改，T+1 Snapshot读源端的方式不够高效，需要支持更新于删除提高导入效率。
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更快的ETL和数据建模。原本模式下，下游的数据处理任务也必须全量地读取数据湖的数据，Uber希望提供能力使得下游可以只读取感兴趣的增量数据。
基于以上的设计目标，Uber公司构建了Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)并将其捐赠给Apache基金会。从名字可以看出，Hudi最初的核心能力是高效的更新删除，以及增量读取Api。Hudi和“数据湖三剑客”中的其他两位(Iceberg，DeltaLake）整体功能和架构类似，都大体由以下三个部分组成:
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需要存储的原始数据（Data Objects）
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用于提供upsert功能的索引数据 (Auxiliary Data)
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以及用于管理数据集的元数据（Metadata）
在存储的原始数据层面，Lakehouse一般采用开源的列存格式（Parquet，ORC等），这方面没有太大的差异。 在辅助数据层面，Hudi提供了比较高效的写入索引（Bloomfilter, Bucket Index) ，使得其更加适合CDC大量更新的场景。
1.3. 业界方案简介
阿里云AnalyticDB团队在基于Hudi构建多表CDC入湖之前，也调研了业界的一些实现作为参考，这里简单介绍一下一些业界的解决方案。
1.3.1. Spark/Flink + Hudi 单表入湖
使用Hudi实现单表端到端CDC数据入湖的整体架构如图所示：
图中的第一个组件是Debezium deployment，它由 Kafka 集群、Schema Registry（Confluence 或 Apicurio）和 Debezium 连接器组成。会源源不断读取数据库的binlog数据并将其写入到Kafka中。
图中的下游则是Hudi的消费端，这里我们选用Hudi提供的DeltaStreamer组件，他可以消费Kafka中的数据并写入到Hudi数据湖中。业界实现类似单表CDC入湖，可以将上述方案中的binlog源从Debezium + Kafka替换成Flink CDC + Kafka等等，入湖使用的计算引擎也可以根据实际情况使用Spark/Flink。
这种方式可以很好地同步CDC的数据，但是存在一个问题就是每一张表都需要创建一个单独的入湖链路，如果想要同步数据库中的多张表，则需要创建多个同步链路。这样的实现存在几个问题：
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同时存在多条入湖链路提高了运维难度
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动态增加删除库表比较麻烦
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对于数据量小/更新不频繁的表，也需要单独创建一条同步链路，造成了资源浪费。
目前，Hudi也支持一条链路多表入湖，但还不够成熟，不足以应用于生产，具体的使用可以参考这篇文档。
1.3.2. Flink VVP 多表入湖
阿里云实时计算Flink版（即Flink VVP) 是一种全托管Serverless的Flink云服务，开箱即用，计费灵活。具备一站式开发运维管理平台，支持作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。
阿里云Flink产品提供了多表入湖的能力（binlog -> flink cdc -> 下游消费端），支持在一个Flink任务中同时消费多张表的binlog并写入下游消费端：
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Flink SQL执行create table as table，可以把MySQL库下所有匹配正则表达式的表同步到Hudi单表，是多对一的映射关系，会做分库分表的合并。
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Flink SQL执行create database as database，可以把 MySQL库下所有的表结构和表数据一键同步到下游数据库，暂时不支持hudi表，计划支持中。
启动任务后的拓扑如下，一个源端binlog source算子将数据分发到下游所有Hudi Sink算子上。
通过Flink VVP可以比较简单地实现多表CDC入湖，然而，这个方案仍然存在以下的一些问题：
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没有成熟的产品化的入湖管理界面，如增删库表，修改配置等需要直接操作Flink作业，添加统一的库表名前缀需要写sql hint。(VVP更多的还是一个全托管Flink平台而不是一个数据湖产品）
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只提供了Flink的部署形态，在不进行额外比较复杂的配置的情况下，Compaction/Clean等TableService必须运行在链路内，影响写入的性能和稳定性。
综合考虑后，我们决定采用类似Flink VVP多表CDC入湖的方案，在AnalyticDB MySQL上提供产品化的多表CDC全增量入湖的功能。
2. 基于Flink CDC + Hudi 实现多表CDC入湖
2.1. 整体架构
AnalyticDB MySQL多表CDC入湖的主要设计目标如下：
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支持一键启动入湖任务消费多表数据写入Hudi，降低客户管理成本。
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提供产品化管理界面，用户可以通过界面启停编辑入湖任务，提供库表名统一前缀，主键映射等产品化功能。
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尽可能降低入湖成本，减少入湖过程中需要部署的组件。
基于这样的设计目标，我们初步选择了以Flink CDC作为binlog和全量数据源，并且不经过任何中间缓存，直接写入Hudi的技术方案。
Flink CDC 是 Apache Flink 的一个Source Connector，可以从 MySQL等数据库读取快照数据和增量数据。在Flink CDC 2.0 中，实现了全程无锁读取，全量阶段并发读取以及断点续传的优化，更好地达到了“流批一体”。
使用了Flink CDC的情况下，我们不需要担心全量增量的切换，可以使用统一的Hudi Upsert接口进行数据消费，Flink CDC会负责多表全增量切换和位点管理，降低了任务管理的负担。而Hudi并不支持原生消费多表数据，所以需要开发一套代码，将Flink CDC的数据写入到下游多个Hudi表。
这样实现的好处是：
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链路短，需要维护的组件少，成本低（不需要依赖独立部署的binlog源组件如kafka，阿里云DTS等）
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业界有方案可参考，Flink CDC + Hudi 单表入湖是一个比较成熟的解决方案，阿里云VVP也已经支持了Flink多表写入Hudi。
下面详细介绍一下 AnalyticDB MySQL 基于这样架构选型的一些实践经验。
2.2. Flink CDC+ Hudi 支持动态Schema变更
目前通过Flink将CDC数据写入Hudi的流程为
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数据消费：源端使用CDC Client消费binlog数据，并进行反序列化，过滤等操作。
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数据转换：将CDC格式根据特定Schema数据转换为Hudi支持的格式，比如Avro格式、Parquet格式、Json格式。
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数据写入：将数据写入Hudi，部署在TM的多个Hudi Write Client，使用相同的Schema将数据写入目标表。
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数据提交：由部署在Flink Job Manager的Hudi Coordinator进行单点提交，Commit元数据包括本次提交的文件、写入Schema等信息。
其中，步骤2-4都要用到使用写入Schema，在目前的实现中都是在任务部署前确定好的。同时在任务运行时没有提供动态变更Schema的能力。
针对这个问题，我们设计实现了一套可以动态无干预更新Flink Hudi入湖链路Schema的方案。整体思路为在Flink CDC中识别DDL binlog事件，遇到DDL事件时，停止消费增量数据，等待savepoint完成后以新的schema重新启动任务。
这样实现的好处是可以动态更新链路中的Schema，不需要人工干预。缺点是需要停止所有库表的消费再重启，DDL频繁的情况下对链路性能的影响很大。
2.3. Flink多表读写性能调优
2.3.1. Flink CDC + Hudi Bucket Index 全量导入调优
这里首先简单介绍一下Flink CDC 2.0 全量读取 + 全增量切换的流程。在全量阶段，Flink CDC会将单表根据并行度划分为多个chunk并分发到TaskManager并行读取，全量读取完成后可以在保证一致性的情况下，实现无锁切换到增量，真正做到“流批一体”。
在导入的过程中，我们发现了两个问题：
1）全量阶段写入的数据为log文件，但为加速查询，需要compact成Parquet，带来写放大
由于全量和增量的切换Hudi是没有感知的，所以为了实现去重，在全量阶段我们也必须使用Hudi的Upsert接口，而Hudi Bucket Index的Uspert会产生log文件，需要进行一次Compaction才能得到parquet文件，造成一定的写放大。并且如果全量导入的过程中compaction多次，写放大会更加严重。
那么能不能牺牲读取性能，只写入log文件呢？ 答案也是否定的，log文件增多不仅会降低读取性能，也会降低oss file listing的性能，使得写入也变慢（写入的时候会list当前file slice中的log和base文件）
解决方法：调大Ckp间隔或者全量增量使用不同的compaction策略解决（全量阶段不做compaction）
2）Flink 全量导入表之间为串行，而写Hudi的最大并发为Bucket数，有时无法充分利用集群并发资源
Flink CDC全量导入的是表内并行，表之间串行。导入单表的时候，如果读+写的并发小于集群的并发数，会造成资源浪费，在集群可用资源较多的时候，可能需要适当调高Hudi的Bucket数以提高写入并发 。而小表并不需要很大的并发即可导入完成，在串行导入多个小表的时候一般会有资源浪费情况。如果可以支持小表并发导入，全量导入的性能会有比较好的提升。
解决办法：适当的调大Hudi bucket数来提高导入性能。
2.3.2. Flink CDC + Hudi Bucket Index 增量调优
1) Checkpoint 反压调优
在全增量导入的过程中，我们发现链路Hudi Ckp经常反压引起写入抖动：
可以发现写入流量的波动非常大。
我们详细排查了写入链路，发现反压主要是因为Hudi Ckp时会flush数据，在流量比较大时候，可能需要在一个ckp间隔内flush 3G数据，造成写入停顿。
解决这个问题的思路就是调小Hudi Stream Write的buffer大小（即write.task.max.size）将Checkpoint窗口期间flush数据的压力平摊到平时。
从上图可以看到，调整了buffer size后，因checkpoint造成了反压引起的写入流量变化得到了很好的缓解。
为了缓解Ckp的反压，我们还做了其他的一些优化：
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调小Hudi bucket number，减少Ckp期间需要flush的文件个数（这个和全量阶段调大bucket数是冲突的，需要权衡选择）
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使用链路外Spark作业及时运行Compaction，避免积累log文件过多导致写log时list files的开销过大
2） 提供合适的写入Metrics帮助排查性能问题
在调优flink链路的过程中，我们发现了flink hudi写入相关的metrics缺失的比较严重，排查时需要通过比较麻烦的手段分析性能（如观察现场日志，dump内存、做cpu profiling等）。于是，我们在内部开发了一套Flink Stream Write的 Metrics 指标帮助我们可以快速的定位性能问题。
指标主要包括：
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当前Stream Write算子占据的buffer大小
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Flush Buffer耗时
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请求OSS创建文件耗时
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当前活跃的写入文件数
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....
Stream Write/Append Write 占据的堆内内存Buffer大小统计：
Parquet/Avro log Flush到磁盘耗时：
通过指标值的变化可以帮助快速定位问题，比如上图Hudi flush的耗时有一个上扬的趋势，我们很快定位发现了因为Compaction做得不及时，导致log文件积压，使得file listing速度减慢。在调大Compaction资源后，Flush耗时可以保持平稳。
Flink-Hudi Metrics相关的代码我们也在持续贡献到社区，具体可以参考HUDI-2141。
3) Compaction调优
为了简化配置，我们一开始采用了在链路内Compaction的方案，但是我们很快就发现了Compaction对写入资源的抢占非常严重，并且负载不稳定，很大影响了写入链路的性能和稳定性。如下图，Compaction和GC几乎吃满了Task Manager的Cpu资源。
于是，我们采用了TableService和写入链路分离部署的策略，使用Spark离线任务运行TableService，使得TableService和写入链路相互不影响。并且，Table Service的消耗的是Serverless资源，按需收费。写入链路因为不用做Compaction，可以保持一个比较小的资源，整体来看资源利用率和性能稳定性都得到了很好的提升。
为了方便管理数据库内多表的TableService，我们开发了一个可以在单个Spark任务内运行多表的多个TableService的实用工具，目前已经贡献到社区，可以参见PR。
3. Flink CDC Hudi 多表入湖总结
经过我们多轮的开发和调优，Flink CDC 多表写入 Hudi 达到了一个基本可用的状态。其中，我们认为比较关键的稳定性/性能优化是
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将Compaction从写入链路独立出去，提高写入和Compaction的资源利用率
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开发了一套Flink Hudi Metrics系统，结合源码和日志精细化调优Hoodie Stream Write。
但是，这套架构方案仍然存在以下的一些无法简单解决的问题：
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Flink Hudi不支持schema evolution。Hudi转换Flink Row到HoodieRecord所用的schema在拓扑被创建时固定，这意味着每次DDL都需要重启Flink链路，影响增量消费。而支持不停止任务动态变更Schema在Flink Hudi场景经POC，改造难度比较大。
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多表同步需要较大的资源开销，对于没有数据的表，仍然需要维护他们的算子，造成不必要的开销。
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新增同步表和摘除同步表需要重启链路。Flink任务拓扑在任务启动时固定，新增表/删除表都需要更改拓扑重启链路，影响增量消费。
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直接读取源库/binlog对源库压力大，多并发读取binlog容易打挂源库，也使得binlog client不稳定。并且由于没有中间缓存，一旦binlog位点过期，数据需要重新导入。
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全量同步同一时刻只能并发同步一张表，对于小表的导入不够高效，大表也有可能因为并发设置较小而利用不满资源。
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Hudi的Bucket数对全量导入和增量Upsert写入的性能影响很大，但是使用Flink CDC + Hudi的框架目前没办法为数据库里不同的表决定不同的Bucket数，使得这个值难以权衡。
如果继续基于这套方案实现多表CDC入湖，我们也可以尝试从下面的一些方向着手：
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优化Flink CDC全量导入，支持多表并发导入，支持导入时对源表数据量进行sample以动态决定Hudi的Bucket Index Number。解决上述问题5，问题6。
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引入Hudi的Consistent Hashing Bucket Index，从Hudi端解决bucket index数无法动态变更的问题，参考HUDI-6329。解决上述问题5，问题6。
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引入一个新的binlog缓存组件（自己搭建或者使用云上成熟产品），下游多个链路从缓存队列中读取binlog，而不是直接访问源库。解决上述问题4。
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Flink支持动态拓扑，或者Hudi支持动态变更Schema。解决上述问题1，2，3。
不过，基于经过内部讨论和验证，我们认为继续基于Flink + Hudi框架实现多表CDC全增量入湖难度较大，针对这个场景，应该更换为Spark引擎。主要的一些考虑如下。
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上述讨论的Flink-Hudi优化方向，工程量和难度都比较大，有些涉及到了核心机制的变动。
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团队内部对Spark全增量多表入湖有一定的积累，线上已经有了长期稳定运行的客户案例。
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基于Spark引擎的功能丰富度更好，如Spark微批语义可以支持隐式的动态Schema变更，Table Service也更适合使用Spark批作业运行。
在我们后续的实践中，也证实了我们的判断是正确的。引擎更换为Spark后，多表CDC全增量入湖的功能丰富程度，扩展性，性能和稳定性都得到了很好的提升。我们将在之后的文章中介绍我们基于Spark+Hudi实现多表CDC全增量的实践，也欢迎读者们关注。