Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」在 Flink CDC 开源的两年多时间里,社区成长迅速,目前 Flink CDC 社区已有 76 位贡献者,7 位 Maintainer,社区

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Flink CDC 简介

Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

作为新一代的实时数据集成框架,Flink CDC 具有全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等技术优势,同时社区提供了完整的文档支持 [2]。在 Flink CDC 开源的两年多时间里,社区成长迅速,目前 Flink CDC 社区已有 76 位贡献者,7 位 Maintainer,社区钉钉用户群超过 7800 人。

02

Flink CDC 2.3 概览

在社区用户和贡献者们的共同努力下, Flink CDC 2.3 正式发布了:

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/releases/tag/release-2.3.0

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

2.3 版本共有 49 位社区贡献者参与贡献,累计解决 126 个 issue,合并了 133 个 PR,贡献者们累计贡献了 170+ 提交。从代码分布上看,MySQL CDC, MongoDB CDC, Oracle CDC,增量快照框架(flink-cdc-base)模块以及文档模块均为用户带来了很多特性和改进。

面对如此多的改进和特性,本文通过下图带你 3 分钟快速了解 Flink CDC 2.3 版本的重大改进和核心特性。

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

  • 新增 Db2 CDC 连接器, 解锁读取 Db2 数据库,支持全量和增量一体化同步。
  • MongoDB CDC,Oracle CDC 两大连接器均接入了增量快照框架,从而提供了无锁读取,并发读取和断点续传的能力。
  • MySQL CDC 连接器在 2.3 版本里进行了诸多性能优化和稳定性大改进,极大提升了生产稳定性和性能。
  • Flink CDC 2.2 版本兼容了 Flink 1.13 和 Flink 1.14,Flink CDC 2.3 在此基础上继续兼容了 Flink 1.15 & 1.16 大版本,从而兼容了 Flink 的四个大版本。这意味着 CDC 的 SQL connector 可以跑在不同的 Flink 集群上而无需任何修改,如果是 DataStream 用户也可以参考 SQL Connector 的打包方式,实现跨版本兼容。
  • OceanBase CDC 连接器支持将全部数据库类型对接到 Flink SQL,也就是说 OceanBase 所有类型的字段均支持同步。
  • MySQL CDC 和 OceanBase CDC 连接器提供中文文档,这可以更好地帮助到中文用户。

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详解核心特性和重要改进

Flink CDC 2.3 版本带来了诸多重要的改进和特性,本文挑选最重要的四个进行深入解读。

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

3.1 新增 Db2 CDC 连接器

Db2 是 IBM 开发的关系型数据库 [3]。Db2 CDC 连接器可以捕获 Db2 数据库中表的行级变更,其实现原理是基于 ASN Capture/Apply agents 提供的 SQL 复制能力 ,将数据库中开启 capture mode 的表的变更存到指定的 change table 中。Db2 CDC 连接器首先通过 JDBC 读取表中的历史数据,再从 change table 中获取增量变更数据,从而实现全增量同步。

3.2 MongoDB CDC,Oracle CDC 连接器支持增量快照算法

在 Flink CDC 2.3 版本中,MongoDB CDC 连接器和 Oracle CDC 连接器都对接到了 Flink CDC 增量快照框架上,实现了增量快照算法,从而提供无锁读取,并行读取和断点续传的功能。

Flink CDC 2.3 发布,更多连接器支持增量快照,新增 Db2 支持「建议收藏」

至此,Flink CDC 支持增量快照算法的数据源不断扩大,在接下来的版本中,社区也在规划让更多的连接器对接到增量快照框架上。

3.3 MySQLCDC 连接器优化

作为社区最受用户关注的 MySQL CDC 连接器,2.3 版本中社区引入了诸多高级特性,极大地提升了性能和稳定性,具体包括:

3.3.1 支持指定位点启动

MySQL CDC 连接器支持从指定的位点启动作业。可以通过 timestamp,binlog offset 或 binlog gtid 的方式指定作业启动时的 binlog 具体位置,还支持设置为 earliest-offset 从最早的 binlog 位点启动作业。

3.3.2 分片算法优化

2.3 版本对全量阶段分片算法进行优化。将目前的同步分片改为异步进行,支持用户指定主键中某一列作为分片的切分列,并且分片过程支持 checkpoint,提升了全量读取阶段时因为同步分片阻塞导致的性能问题。

3.3.3 稳定性提升

MySQL CDC 连接器支持全部字符集对接到 Flink SQL,解锁更多用户场景,支持宽容默认值提升作业对不规范 DDL 的容忍度,支持自动获取数据库的时区从而解决时区问题。

3.3.4 性能提升

2.3 版本 MySQL CDC 重点优化了内存和读取性能,通过 JM 里的 meta 复用和 TM 中流式读取等改进降低了 JM 和 TM 的内存使用;同时通过优化 binlog 解析逻辑提升了 binlog 读取性能。

3.4 其他改进

  • Flink CDC 2.3 版本兼容了 Flink 1.13,1.14,1.15 和 1.16 四个大版本,极大地降低用户 Connector 的升级和运维成本。
  • OceanBase CDC 修复了时区问题,支持全类型对接到 Flink SQL,并提供了更多的配置项,支持更灵活的配置。如新增加 table-list 配置项,支持访问多张 OceanBase 数据表等。
  • MongoDB CDC 支持了更多的数据类型,优化了捕获表的筛选过程。
  • TiDB CDC 修复了全增量切换时数据丢失问题,支持读取时 region 切换。
  • Postgres CDC 支持 geometry 类型,开放了更多配置项,支持配置 changelog mode 来过滤发送的数据。
  • SqlServer CDC 支持了更多的版本,并对文档 [4]进行完善。
  • MySQL CDC 和 OceanBase CDC 连接器提供了中文文档 [5][6],此外还对 OceanBase CDC 连接器提供了视频教程 [7]。

04

未来规划

Flink CDC 开源社区的发展,得益于贡献者们的无私贡献和 Maintainer 成员的开源布道,更离不开广大 Flink CDC 用户群体的积极反馈和宣传布道,Flink CDC 社区将会继续做好开源社区建设。当前 Flink CDC 社区正在做 2.4 版本的规划 [8],也欢迎所有用户和贡献者参与反馈,在接下来的 2.4 版本,社区主要方向计划从下述四个方面展开:

  • 数据源完善

支持更多的数据源,推动更多的 CDC 连接器接入增量快照框架,支持无锁读取、并发读取、断点续传等特性。

  • 可观测性提升

提供限流功能,以降低全量阶段对数据库产生的查询压力;提供更丰富的监控指标,可以获取到任务进度相关指标监控任务状态。

  • 性能提升

全量阶段支持使用 Batch 模式同步全量阶段数据,提升全量阶段性能;全量读取阶段结束后自动释放空闲 reader 资源等。

  • 易用性提升

提升连接器的易用性,比如简化开箱即用的配置参数,提供 Datastream API 程序示例等。

致谢:

感谢所有为 Flink CDC 2.3 版本做出贡献的覃立辉、莫贤彬、rookiegao、He Wang 等 49 位社区贡献者,特别感谢社区的四位 Maintainer 成员阮航、孙家宝、龚中强和任庆盛为 2.3 版本发布所做的杰出工作。

阿里云实时计算 Flink 版提供更多企业级 Flink CDC 能力 [9],包括了分库分表合并、表结构变更同步、整库同步等重要功能,更好的支持了阿里云实时数仓 ODPS-Hologres 等产品,同时使用可无缝构建实时数据仓库。欢迎感兴趣的用户移步阿里云产品官网体验使用。

贡献者列表:

01410172,Amber Moe,Dezhi Cai,Enoch,Hang Ruan,He Wang,JiaJia,Jiabao Sun,Junwang Zhao,Kyle Dong,Leonard Xu,Matrix42,Paul Lin,Qingsheng Ren,Qishang Zhong,Rinka,Sergey Nuyanzin,Tigran Manasyan,camelus,dujie,ehui,empcl,fbad,gongzhongqiang,hehuiyuan,hele.kc,hsldymq,jiabao.sun,legendtkl,leixin,leozlliang,lidoudou1993,lincoln lee,lxxawfl,lzshlzsh,molsion,molsionmo,pacino,rookiegao,skylines,sunny,vanliu,wangminchao,wangxiaojing,xieyi888,yurunchuan,zhmin,阿洋,莫贤彬

附录:

[1] https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

[2] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors

[3] https://www.ibm.com/products/db2

[4] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.3/content/connectors/sqlserver-cdc.html

[5] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.3/content/connectors/mysql-cdc%28ZH%29.html

[6] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.3/content/connectors/oceanbase-cdc%28ZH%29.html

[7] https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.3/content/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B/oceanbase-tutorial-zh.html

[8] https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/issues/1728

[9] https://www.alibabacloud.com/help/zh/realtime-compute-for-apache-flink/latest/data-synchronization-quick-start

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