剖析flink cdc同步中神秘算子“SinkUpsertMaterializer”

Flink CDC Upsert 操作：数据同步的基石

简介

在实时数据处理领域，Flink CDC（变更数据捕获）发挥着至关重要的作用，它使我们能够从源系统持续读取数据变动，并将其同步到目标系统。在这其中，upsert 操作是 Flink CDC 的核心功能之一，它让我们能够同时执行更新和插入操作，确保数据的实时一致性。

SinkUpsertMaterializer 算子：upsert 操作的幕后推手

SinkUpsertMaterializer 算子是 Flink CDC 中实现 upsert 操作的关键。它通过在状态（state）中维护一张主键映射表来实现这一功能。当一条输入记录到达时，算子首先检查该记录的主键是否在映射表中。

• 如果存在： 表明该记录需要更新。算子将新记录与 state 中的现有记录合并，并将合并后的记录写入 state。
• 如果不存在： 表明该记录需要插入。算子将新记录直接写入 state。

这种设计通过避免对整个 state 进行扫描来提高效率，从而确保 upsert 操作的高效性和实时性。

SinkUpsertMaterializer 算子的优势

SinkUpsertMaterializer 算子具有以下优势：

• 高效： 通过主键映射表避免了对整个 state 的扫描，从而提高了 upsert 操作的效率。
• 实时： 实时处理输入记录，并将其写入 state，保证了数据同步的实时性。
• 可靠： 在写入 state 之前对输入记录进行校验，确保写入的数据正确无误，保证了数据同步的可靠性。

SinkUpsertMaterializer 算子的应用场景

SinkUpsertMaterializer 算子在数据同步领域有广泛的应用，包括：

• 实时数据同步： 将数据从源系统实时同步到目标系统。
• 数据更新： 更新目标系统中的数据，保持其与源系统的一致性。
• 数据插入： 将新数据插入目标系统，扩展其数据范围。

示例代码

// 定义输入表（源系统）的 schema
Schema sourceSchema = Schema.newBuilder()
    .column("id", DataTypes.BIGINT())
    .column("name", DataTypes.STRING())
    .column("age", DataTypes.INT())
    .primaryKey("id")
    .build();

// 定义目标表（目标系统）的 schema
Schema sinkSchema = Schema.newBuilder()
    .column("id", DataTypes.BIGINT())
    .column("name", DataTypes.STRING())
    .column("age", DataTypes.INT())
    .primaryKey("id")
    .build();

// 创建 CDC 数据源连接器
DebeziumSource<JsonDebeziumDeserializationSchema> source = DebeziumSource.<JsonDebeziumDeserializationSchema>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .database("mydb")
    .tableList("mytable")
    .schema(sourceSchema)
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
    .build();

// 创建 CDC 数据流
DataStream<DebeziumJsonSerializationSchema> changelogStream = env.addSource(source);

// 创建 SinkUpsertMaterializer 算子，将 CDC 数据流写入目标表
SinkUpsertMaterializer sink = new SinkUpsertMaterializer(
    sinkSchema,
    new String[] {"id"},
    env.getExecutionConfig().getParallelism());

// 将 CDC 数据流写入目标表
changelogStream
    .keyBy(value -> value.getId())
    .transform("Upsert Sink", sink, sinkSchema.toRowTypeInfo())
    .addSink(new PrintSinkFunction<>());

结论

SinkUpsertMaterializer 算子是 Flink CDC 中实现 upsert 操作的关键组件。它通过其高效、实时和可靠的特性，成为实时数据同步和更新不可或缺的一部分。在各种数据同步场景中，SinkUpsertMaterializer 算子都能出色地完成任务，确保数据始终保持一致和准确。

常见问题解答

Q1：SinkUpsertMaterializer 算子如何保证upsert 操作的原子性？

A1：SinkUpsertMaterializer 算子通过使用 Flink 状态的原子性写入保证来实现upsert 操作的原子性。它确保写入 state 的所有数据都是原子性的，防止数据损坏或不一致。

Q2：SinkUpsertMaterializer 算子是否支持对多列进行upsert 操作？

A2：是的，SinkUpsertMaterializer 算子支持对多列进行 upsert 操作。只需要在创建 SinkUpsertMaterializer 实例时指定要更新的多列即可。

Q3：如何使用 SinkUpsertMaterializer 算子处理删除操作？

A3：SinkUpsertMaterializer 算子主要用于处理插入和更新操作，不直接处理删除操作。但是，可以通过将删除操作映射为 Tombstone 记录并使用 Flink 的状态清理机制来实现删除操作。

Q4：SinkUpsertMaterializer 算子是否支持对嵌套数据结构进行upsert 操作？

A4：SinkUpsertMaterializer 算子直接不支持对嵌套数据结构进行 upsert 操作。但是，可以通过使用 Apache Flink 的 UDF（用户自定义函数）来实现对嵌套数据结构的 upsert 操作。

Q5：SinkUpsertMaterializer 算子是否可以与其他 Flink 算子一起使用？

A5：是的，SinkUpsertMaterializer 算子可以与其他 Flink 算子一起使用，例如过滤算子、映射算子和其他状态ful 算子。这提供了极大的灵活性，允许您创建复杂的管道，用于实时数据处理和同步。