3.4.1、原理 3.4.1.1、全量无锁读取算法流程 3.4.1.2、增量无锁读取算法流程 3.4.2、源码分析 四、相关文档 一、Flink-CDC 1.x 痛点 Flink CDC 1.x 使用 Debezium 引擎集成来实现数据采集,支持全量加增量模式,确保数据的一致性。然而,这种集成存在一些痛点需要注意: ...
Flink CDC 2.0 全量增量读取实现原理 FLIP-27 在框架层面提供了多算子并行读取的机制,下面我们来看一下 Flink CDC 2.0 是如何结合 FLIP-27 和 DBLog 无锁算法来实现并发读取全量数据后无缝转换为单线程读取增量数据的。 源端读取的表结构必须具有物理主键,用来将表进行切分,ChunkSplitter 可以根据主键将表均匀切分...
FLIP-27 Source的原理可以用下图表示,三要素分别为:SplitEnumerator、Split、SourceReader,具体可以参考设计文档。 结合上文所述可以发现,Split正好能够与算法中的Chunk、Window概念对齐。以MySQL CDC为例,MySqlSplit分为两种,分别是MySqlSnapshotSplit(代表Chunk)和MySqlBinlogSplit(代表Binlog Window以及纯增量阶段的Binlo...
1.一致性通过加锁保证 Debesium在保证数据一致性时,需要对读取的库或者表加锁。 2.不支持水平拓展 Flink-CDC只支持单并发,全量读取数据阶段,如果表数据据量级大,读取效率在小时级别。 3.全量读取阶段不支持ckeckpoint 解决办法 在对于有主键的表做初始化模式,整体的流程主要分为 5 个阶段: 1.Chunk 切分; 2...
本文使用 CDC 2.0.0 版本,先以 Flink SQL 案例来介绍 Flink CDC 2.0 的使用,接着介绍 CDC 中的核心设计包含切片划分、切分读取、增量读取,最后对数据处理过程中涉及 flink-mysql-cdc 接口的调用及实现进行代码讲解。 一、案例 全量读取 + 增量读取 Mysql 表数据,以changelog-json格式写入kafka,观察 RowKind 类型...
3. 避免表锁 检查你的Oracle数据库设置，确保Flink CDC使用的用户有正确的权限来读取日志，并且不会因...
提供增量快照读取框架,方便其他连接器接入,其他连接器采用该框架后,便可以提供无锁算法,并发读取,断点续传等功能。 MySQL CDC 支持动态加表,该功能可以在无需重新读取已有表的基础上,增加需要监控的表,添加的表会自动先同步该表的全量数据再无缝切换到同步增量数据。
同时提供支持无锁算法，并发读取的 DataStream API，用户可以借此搭建整库同步链路；新增了 Oracle CDC 连接器， 支持从 Oracle 数据库获取全量历史数据和增量变更数据；新增了 MongoDB CDC 连接器，支持从 MongoDB 数据库获取全量历史数据和增量变更数据；所有连接器均支持了 metadata column 功能， 用户通过 SQL 就...
Flink CDC 1.x 版本中，采用 Debezium 作为底层的采集工具，在全量的数据读取过程中，为了保证数据的一致性，也需要对库或表进行加锁操作。为了解决这个问题，Flink 2.0 中引入了 Chunk 切分算法保证数据的无锁读取。Chunk 的切分算法类似分库分表原理，通过表的主键对数据进行分片操作。在经过 Chunk 数据分片后，...