数据平台：Apache Flink数据库实时同步

1. Flink 在数据库实时同步中的优势

（1）原生支持变更数据捕获（CDC）Flink 社区提供了内置的 CDC 连接器（如 MySQL CDC、PostgreSQL CDC），可直接捕获数据库的增量变更（如 Binlog、WAL），无需额外中间件。支持 Debezium 集成，通过 Kafka 等消息队列传递变更事件，实现解耦和缓冲。

（2）低延迟与高吞吐Flink 的流处理引擎可实现毫秒级延迟，适合实时同步需求。分布式架构支持横向扩展，轻松应对高吞吐场景（如每秒数万条数据变更）。

（3）Exactly-Once 语义保证通过 Checkpoint 机制和两阶段提交（2PC），Flink 能确保数据从源端到目标端的端到端一致性，避免重复或丢失数据。支持幂等写入到目标数据库（如 MySQL、Kafka、Elasticsearch），保障最终一致性。

（4）灵活的流处理能力在数据同步过程中可嵌入 ETL 逻辑（如过滤、转换、聚合），例如实时清洗数据或关联多表变更。支持复杂事件处理（CEP）和状态计算，适合需要实时计算的场景（如数据一致性校验）。

（5）丰富的连接器生态支持主流数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle）和消息队列（Kafka、Pulsar）作为源或目标。可扩展 API 允许自定义连接器，适配小众数据库。

2. 典型应用场景

（1）实时数仓与数据湖同步将 OLTP 数据库的变更实时同步到 OLAP 系统（如 ClickHouse、Hive、Iceberg），支持实时分析。（2）微服务数据共享跨服务同步关键数据（如订单状态、用户信息），避免直接耦合数据库。

（3）异地多活与灾备实时复制数据到异地数据中心，保障业务连续性。

3. 实现流程

3.1 配置源数据库的 CDC

以 MySQL 为例：

启用 binlog：

# my.cnf
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=ROW
binlog_row_image=FULL

创建 Debezium 用户并授权：

CREATE USER 'flink_user'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
GRANT SELECT, RELOAD, SHOW DATABASES, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'flink_user';

3.2 部署 Debezium 并捕获变更到 Kafka

配置 Debezium MySQL Connector：

{
  "name": "mysql-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "database.hostname": "localhost",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "flink_user",
    "database.password": "password",
    "database.server.id": "184054",
    "database.server.name": "dbserver1",
    "database.include.list": "mydb",
    "table.include.list": "mydb.users",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
    "database.history.kafka.topic": "schema-changes.mydb"
  }
}

Debezium 将 binlog 转换为事件写入 Kafka Topic（如 dbserver1.mydb.users）。

3.3 使用 Flink 处理变更数据Flink CDC Connector（推荐）直接通过 Flink CDC 读取数据库变更，无需 Kafka：

-- Flink SQL
CREATE TABLE users (
  id INT,
  name STRING,
  email STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '3306',
  'username' = 'flink_user',
  'password' = 'password',
  'database-name' = 'mydb',
  'table-name' = 'users'
);

CREATE TABLE target_db (
  id INT,
  name STRING,
  email STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://target:3306/mydb',
  'table-name' = 'users',
  'username' = 'target_user',
  'password' = 'target_password'
);

-- 将数据同步到目标表
INSERT INTO target_db SELECT * FROM users;

PyFlink SQL 示例

from pyflink.table import EnvironmentSettings, TableEnvironment

# 初始化 Flink Table 环境
env_settings = EnvironmentSettings.in_streaming_mode()
t_env = TableEnvironment.create(env_settings)

# 定义 MySQL CDC 源表
t_env.execute_sql("""
CREATE TABLE source_users (
    id INT,
    name STRING,
    email STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'flink_user',
    'password' = 'password',
    'database-name' = 'mydb',
    'table-name' = 'users'
)
""")

# 定义目标 PostgreSQL 表
t_env.execute_sql("""
CREATE TABLE target_users (
    id INT,
    name STRING,
    email STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:postgresql://localhost:5432/target_db',
    'table-name' = 'users',
    'username' = 'user',
    'password' = 'password'
)
""")

# 执行同步任务
t_env.execute_sql("INSERT INTO target_users SELECT * FROM source_users")