MySQL 数据同步终极方案：Flink 和 Spring Boot 强强联手

后端

2023-03-31 16:36:07

Flink 和 Spring Boot 联手出击，打造 MySQL 数据同步神器

背景

当今数字时代，数据正以前所未有的速度爆炸式增长，企业急需高效、准确地同步和交互数据，以保障系统稳定运行。特别是分布式系统中，数据同步的实时性和准确性至关重要。

Flink 和 Spring Boot 的强强联手

为了解决这一难题，Apache Flink 和 Spring Boot 强强联手，推出了 MySQL 数据同步神器，助力企业轻松实现数据实时同步，保障数据一致性，护航业务稳定运行。

Flink：分布式流处理利器

Flink 是 Apache 基金会倾力打造的分布式流处理框架，以其超高的吞吐量、极低的延迟和强大的容错能力著称。它能够轻松应对海量数据流的处理，满足企业对数据实时同步的迫切需求。

Spring Boot：开发者的福音

Spring Boot 是 Spring 家族中的重量级成员，以其简便的配置、丰富的生态系统和强大的扩展性深受广大开发者的喜爱。它与 Flink 的结合，犹如珠联璧合，让数据同步变得前所未有的简单和高效。

MySQL 数据同步方案

MySQL 数据同步是指将 MySQL 数据库中的数据复制到另一个数据库或系统中，以保持数据的完整性和一致性。使用 Flink 和 Spring Boot 实现 MySQL 数据同步，只需几个简单的步骤：

搭建 Flink 集群
配置 MySQL 数据源
创建 Flink 任务
启动 Flink 任务

代码示例

// 导入必要的包
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcStatementBuilder;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;

// Spring Boot 应用的入口
@SpringBootApplication
public class FlinkMySQLSyncApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FlinkMySQLSyncApplication.class, args);
    }
}

// 控制器类，提供 RESTful API
@RestController
class FlinkMySQLSyncController {
    // MySQL 数据源
    private final DataSource dataSource;

    // 构造函数，注入数据源
    public FlinkMySQLSyncController(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    // 获取数据
    @GetMapping("/data")
    public List<User> getData() {
        // 从 MySQL 数据库中查询数据
        try (Connection connection = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM user")) {
            ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
            List<User> users = new ArrayList<>();
            while (resultSet.next()) {
                users.add(new User(resultSet.getLong("id"), resultSet.getString("name")));
            }
            return users;
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException("查询数据失败", e);
        }
    }
}

// 用户实体类
class User {
    private Long id;
    private String name;

    public User(Long id, String name) {
        this.id = id;
        this.name = name;
    }

    // 省略 getter/setter 方法
}

// Flink 任务类
class FlinkMySQLSyncTask {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置 MySQL 数据源
        JDBCConnectionOptions connectionOptions = JDBCConnectionOptions.builder()
                .setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                .setUsername("root")
                .setPassword("password")
                .build();

        // 创建数据源
        DataSource dataSource = new JdbcDataSource(connectionOptions);

        // 创建数据流
        DataStream<User> dataStream = env.addSource(new FlinkMySQLSource(dataSource));

        // 将数据写入 MySQL 数据库
        dataStream.addSink(new JdbcSink(connectionOptions, new JdbcStatementBuilder<User>() {
            @Override
            public String buildInsertStatement(User user) {
                return String.format("INSERT INTO user (id, name) VALUES (%d, '%s')", user.getId(), user.getName());
            }
        }));

        // 执行任务
        env.execute("Flink MySQL Sync");
    }
}