Flink最佳实践：使用Canal同步MySQL数据到TiDB

2024-01-14 04:47:26

将 MySQL 数据实时集成到 TiDB：利用 Binlog、Canal、Kafka 和 Flink

背景介绍

数据集成在当今数据驱动的世界中至关重要，它使企业能够将来自不同来源和格式的数据统一管理和处理。其中一个常见的挑战是将关系型数据库（如 MySQL）中的数据迁移到新兴的分布式数据库（如 TiDB）。本文将深入探讨如何使用 Binlog、Canal、Kafka 和 Flink 这四种技术无缝地将 MySQL 数据实时集成到 TiDB 中。

技术选型

MySQL： 一种流行的关系型数据库，因其稳定性、可靠性和对结构化数据的支持而闻名。
Binlog： MySQL 的二进制日志，它记录了数据库中发生的所有修改操作。
Canal： 阿里巴巴开源的一个 Binlog 解析工具，它可以将 Binlog 中的数据实时解析成 JSON 格式。
Kafka： 一个分布式消息队列系统，它提供可靠的消息传输和可扩展性。
Flink： 一个分布式流处理框架，它可以处理实时数据流并执行复杂的操作。

架构设计

整个数据集成过程遵循以下架构：

架构图

MySQL 中的事务更改会记录到 Binlog 中。
Canal 监视 Binlog 并将更改解析成 JSON 格式。
JSON 格式的更改通过 Kafka 传输。
Flink 从 Kafka 消费更改，对其进行处理（如有必要），并将其写入 TiDB。

实现步骤

1. 部署 MySQL 和 TiDB

部署 MySQL 数据库并创建要同步的数据表。
部署 TiDB 数据库并创建与 MySQL 数据表结构一致的表。

2. 配置 Canal

在 MySQL 服务器上安装 Canal。
配置 Canal 以指定要同步的数据库和表，以及过滤规则（如有必要）。
启动 Canal 服务。

3. 部署 Kafka

部署 Kafka 集群。
创建一个用于接收 Canal 同步数据的主题。

4. 部署 Flink

部署 Flink 集群。
创建一个 Flink 作业，它从 Kafka 中读取数据并将其写入 TiDB。

代码示例

Canal 配置

server.properties

# Canal 服务端口
canal.server.port=11111

# 实例配置，具体配置参考 Canal 文档
instance.canal.destinations=example
instance.canal.filter.regex=.*\\..*

Flink 作业

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

public class FlinkToTiDB {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置 Kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic_name", new SimpleStringSchema(), ...);

        // 从 Kafka 中读取数据
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(consumer);

        // 解析 JSON 数据，并写入 TiDB
        inputStream.map(new JSONParserFunction()).addSink(new TiDBSinkFunction());

        // 执行作业
        env.execute("FlinkToTiDB");
    }
}