SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动

一、概述

Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据捕获工具，能够实时捕获和处理数据库的变动事件。通过集成 Flink CDC，可以实时追踪 MySQL 数据库中的数据变动，构建高效的数据处理和分析应用。本文将介绍如何在 SpringBoot 项目中集成 Flink CDC，并实现对 MySQL 数据变动的实时追踪。

二、准备工作

1. 环境准备

JDK 1.8+
Maven 3.6+
MySQL 数据库
Apache Flink 1.12+
SpringBoot 2.5+

2. 创建 MySQL 数据库和表

复制代码

CREATE DATABASE test_db;

USE test_db;

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

三、集成步骤

1. 引入依赖

在 SpringBoot 项目的 pom.xml 中添加必要的依赖：

复制代码

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Flink Dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>

    <!-- Flink CDC Dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>com.ververica</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置 Flink CDC

在 SpringBoot 项目中创建 Flink CDC 配置类：

复制代码

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FlinkCdcConfig {

    @Bean
    public DataStreamSource<String> mysqlSource(StreamExecutionEnvironment env) {
        MySQLSource<String> source = MySQLSource.<String>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .databaseList("test_db")
            .tableList("test_db.users")
            .username("root")
            .password("password")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .build();

        return env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");
    }
}

3. 创建 Flink 作业

在 SpringBoot 项目中创建 Flink 作业：

复制代码

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class FlinkJobRunner implements CommandLineRunner {

    private final StreamExecutionEnvironment env;
    private final DataStreamSource<String> mysqlSource;

    public FlinkJobRunner(StreamExecutionEnvironment env, DataStreamSource<String> mysqlSource) {
        this.env = env;
        this.mysqlSource = mysqlSource;
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        mysqlSource.print();
        env.execute("Flink CDC Job");
    }
}

4. 启动 SpringBoot 应用

运行 SpringBoot 应用，启动后会自动执行 Flink 作业，并打印 MySQL 数据库中 users 表的变动。

四、验证和测试

1. 插入测试数据

向 MySQL 数据库中插入数据：

复制代码

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', 'bob@example.com');

2. 验证输出

查看 SpringBoot 应用的控制台输出，确认是否正确捕获并打印了 MySQL 数据库中的变动。