作者：陈少龙，腾讯 CSIG 高级工程师
使用 Flink CDC（Change Data Capture) 实现数据同步被越来越多的人接受。本文介绍了在数据同步过程中，如何将 Schema 的变化实时地从 MySQL 中同步到 Flink 程序中去。
背景
MySQL 存储的数据量大了之后往往会出现查询性能下降的问题，这时候通过 Flink SQL 里的 MySQL CDC Connector 将数据同步到其他数据存储是常见的一种处理方式。
例如 CDC 到 ES 实现数据检索，CDC 到 ClikHouse 进行 OLAP 分析，CDC 到 Kafka 实现数据同步等，然而目前官方 MySQL CDC Connector 还无法实现动态同步表结构，如果新增字段，则下游无法收到新增字段的数据，如果删除字段，那 Flink 任务将会报错退出，需要修改 SQL 后才能正常启动。
对于某些业务来说，数据库 Schema 变动是非常频繁的操作，如果只是变动就需要修改 SQL 并重启 Flink 任务，那么会带来很多不必要的维护成本。
适用版本
flink 1.11
flink-cdc-connector 1.x
无法同步表结构的原因
那么为什么 Flink SQL 无法通过 binlog 来同步表结构呢？查阅下源码可以发现，Flink 进行 binlog 数据转换时主要是通过 Flink SQL 中类似 Create Table 的语法预先定义的 Schema 来进行转换的，具体代码如下：
public ScanRuntimeProvider getScanRuntimeProvider(ScanContext scanContext) { RowType rowType = (RowType) physicalSchema.toRowDataType().getLogicalType(); TypeInformation<RowData> typeInfo = (TypeInformation<RowData>) scanContext.createTypeInformation(physicalSchema.toRowDataType()); DebeziumDeserializationSchema<RowData> deserializer = new RowDataDebeziumDeserializeSchema( rowType, typeInfo, ((rowData, rowKind) -> {}), serverTimeZone); ...}DebeziumDeserializationSchema 是用于转换 binlog 数据到 RowData 的核心接口，创建这个类时传入了 Flink SQL 定义的物理 Schema（封装为 RowType）。
public RowDataDebeziumDeserializeSchema(RowType rowType, TypeInformation<RowData> resultTypeInfo, ValueValidator validator, ZoneId serverTimeZone) { this.runtimeConverter = createConverter(rowType); this.resultTypeInfo = resultTypeInfo; this.validator = validator; this.serverTimeZone = serverTimeZone;}RowDataDebeziumDeserializeSchema 是 DebeziumDeserializationSchema 核心实现类，可以看到 createConverter 方法创建了用于转换 binlog 数据的转换器。
private DeserializationRuntimeConverter createRowConverter(RowType rowType) { final DeserializationRuntimeConverter[] fieldConverters = rowType.getFields().stream() .map(RowType.RowField::getType) .map(this::createConverter) .toArray(DeserializationRuntimeConverter[]::new); final String[] fieldNames = rowType.getFieldNames().toArray(new String[0]);
return (dbzObj, schema) -> { Struct struct = (Struct) dbzObj; int arity = fieldNames.length; GenericRowData row = new GenericRowData(arity); for (int i = 0; i < arity; i ) { String fieldName = fieldNames[i]; Object fieldValue = struct.get(fieldName); Schema fieldSchema = schema.field(fieldName).schema(); ...}在最核心的转换方法中，Flink 通过 rowType.getFieldNames 获取到了 SQL 定义好的 fieldNames，并在后续的转换函数中通过 fieldName 来读取 binlog 的 schema 和 value，因此当数据库的表结构发生变更时，binlog 数据中即使已经有了新增的 schema 结构与数据，但因为 fieldNames 依然还是旧的，因此无法获取到新的变更。
解决方案
既然 Flink SQL 无法实现需求，那么很容易想到，使用 JAR 作业进行一些自定义扩展是非常适合这个场景的。
- 首先我们需要实现自己的 DebeziumDeserializationSchema，这里实现了一个名为 JsonStringDebeziumDeserializationSchema 的简单示例，实现将 binlog 数据转换为 JSON，在实际业务中可以根据业务需求实现更个性化的操作，例如向下游发送自定义的 Schema 变更通知等等。
public class JsonStringDebeziumDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema { @Override public void deserialize(SourceRecord record, Collector out) throws Exception { Envelope.Operation op = Envelope.operationFor(record); Struct value = (Struct) record.value(); Schema valueSchema = record.valueSchema(); if (op == Envelope.Operation.CREATE || op == Envelope.Operation.READ) { String insert = extractAfterRow(value, valueSchema); out.collect(new Tuple2<>(true, insert)); } else if (op == Envelope.Operation.DELETE) { String delete = extractBeforeRow(value, valueSchema); out.collect(new Tuple2<>(false, delete)); }else { String after = extractAfterRow(value, valueSchema); out.collect(new Tuple2<>(true, after)); } }
private Map<String,Object> getRowMap(Struct after){ return after.schema().fields().stream().collect(Collectors.toMap(Field::name,f->after.get(f))); }
private String extractAfterRow(Struct value, Schema valueSchema) throws Exception { Struct after = value.getStruct(Envelope.FieldName.AFTER); Map<String,Object> rowMap = getRowMap(after); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); return objectMapper.writeValueAsString(rowMap); } private String extractBeforeRow(Struct value, Schema valueSchema) throws Exception { Struct after = value.getStruct(Envelope.FieldName.BEFORE); Map<String,Object> rowMap = getRowMap(after); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); return objectMapper.writeValueAsString(rowMap); }
@Override public TypeInformation getProducedType() { return TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Boolean,String>>(){}); }}实现 DebeziumDeserializationSchema 需要实现 deserialize、getProducedType 两个函数。deserialize 实现转换数据的逻辑，getProducedType 定义返回的类型，这里返回两个参数，第一个Boolean 类型的参数表示数据是 upsert 或是 delete，第二个参数返回转换后的 JSON string，这里的 JSON 将会包含 Schema 变更后的 Column 与对应的 Value。
- 编写启动 Main 函数，将我们自定义的 DebeziumDeserializationSchema 实现设置到 SourceFunction 中
public class MySQLCDC{ public static void main(String[] args) throws Exception { ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 关闭 Operator Chaining, 令运行图更容易初学者理解 env.disableOperatorChaining(); env.setParallelism(1); //checkpoint的一些配置 env.enableCheckpointing(params.getInt("checkpointInterval",60000)); env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(5000); env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); SourceFunction source = MySQLSource.builder() .hostname(params.get("hostname","127.0.0.1")) .port(params.getInt("port",3306)) .username(params.get("username","root")) .password(params.get("password","")) .serverTimeZone("Asia/Shanghai") //设置我们自己的实现 .deserializer(new JsonStringDebeziumDeserializationSchema()) .databaseList(params.get("databaseList","test")) .tableList(params.get("tableList","test.my_test")) .build(); // 定义数据源 DataStream<Tuple2<Boolean, String>> streamSource = env.addSource(source).name("MySQLSource"); ... env.execute(MySQLCDC.class.getSimpleName()); }}建立测试数据库，并插入几条数据
CREATE TABLE `my_test` ( `f_sequence` int(11) DEFAULT NULL, `f_random` int(11) DEFAULT NULL, `f_random_str` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '', `Name` varchar(255) DEFAULT '', `f_date` date DEFAULT NULL, `f_datetime` datetime DEFAULT NULL, `f_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`f_random_str`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8这个时候运行程序，已经可以看到一些输出了。
Schema 变更前输出：
(true,{"f_date":18545,"f_random_str":"1","f_sequence":1,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":1602328271000,"f_random":1,"Name":"1"})(true,{"f_date":18545,"f_random_str":"2","f_sequence":2,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":1602328271000,"f_random":2,"Name":"2"})(true,{"f_date":18545,"f_random_str":"3","f_sequence":3,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":1602328271000,"f_random":3,"Name":"3"})(true,{"f_date":18545,"f_random_str":"4","f_sequence":33333,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":1602328271000,"f_random":4,"Name":"3"})但是与数据库对比可以发现,这里的时间戳与数据库时间刚好相差了 8 个小时
f_sequence|f_random|f_random_str|Name|f_date |f_datetime |f_timestamp|---------- -------- ------------ ---- ---------- ------------------- ----------- 1| 1|1 |1 |2020-10-10|2020-10-10 11:11:11| 1630486762| 2| 2|2 |2 |2020-10-10|2020-10-10 11:11:11| 1630486762| 3| 3|3 |3 |2020-10-10|2020-10-10 11:11:11| 1630486762| 33333| 4|4 |3 |2020-10-10|2020-10-10 11:11:11| 1630486762|说明我们启动时设置的 .serverTimeZone("Asia/Shanghai") 并没有生效，查源码可以发现，底层的 Debezium 并没有实现 serverTimeZone 的配置，相应的转换是在 RowDataDebeziumDeserializeSchema 内实现的，源码如下：
private TimestampData convertToTimestamp(Object dbzObj, Schema schema) { if (dbzObj instanceof Long) { switch (schema.name()) { case Timestamp.SCHEMA_NAME: return TimestampData.fromEpochMillis((Long) dbzObj); case MicroTimestamp.SCHEMA_NAME: long micro = (long) dbzObj; return TimestampData.fromEpochMillis(micro / 1000, (int) (micro % 1000 * 1000)); case NanoTimestamp.SCHEMA_NAME: long nano = (long) dbzObj; return TimestampData.fromEpochMillis(nano / 1000_000, (int) (nano % 1000_000)); } } //这里的serverTimeZone来自于Bean构造函数传入的配置项 LocalDateTime localDateTime = TemporalConversions.toLocalDateTime(dbzObj, serverTimeZone); return TimestampData.fromLocalDateTime(localDateTime);}因此如果要实现完整的功能，那么我们自己实现的 JsonStringDebeziumDeserializationSchema 也需要包含对应的 Converter，最终代码如下：
public class JsonStringDebeziumDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema {
public JsonStringDebeziumDeserializationSchema(int zoneOffset) { //实现一个用于转换时间的Converter this.runtimeConverter = (dbzObj,schema) -> { if(schema.name() != null){ switch (schema.name()) { case Timestamp.SCHEMA_NAME: return TimestampData.fromEpochMillis((Long) dbzObj).toLocalDateTime().atOffset(ZoneOffset.ofHours(zoneOffset)).format(DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME); case MicroTimestamp.SCHEMA_NAME: long micro = (long) dbzObj; return TimestampData.fromEpochMillis(micro / 1000, (int) (micro % 1000 * 1000)).toLocalDateTime().atOffset(ZoneOffset.ofHours(zoneOffset)).format(DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME); case NanoTimestamp.SCHEMA_NAME: long nano = (long) dbzObj; return TimestampData.fromEpochMillis(nano / 1000_000, (int) (nano % 1000_000)).toLocalDateTime().atOffset(ZoneOffset.ofHours(zoneOffset)).format(DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME); case Date.SCHEMA_NAME: return TemporalConversions.toLocalDate(dbzObj).format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE); } } return dbzObj; }; } //定义接口 private interface DeserializationRuntimeConverter extends Serializable { Object convert(Object dbzObj, Schema schema); }
private final JsonStringDebeziumDeserializationSchema.DeserializationRuntimeConverter runtimeConverter;
private Map<String,Object> getRowMap(Struct after){ //转换时使用对应的转换器 return after.schema().fields().stream() .collect(Collectors.toMap(Field::name,f->runtimeConverter.convert(after.get(f),f.schema()))); }
...}同时修改 Main 函数，在构造 JsonStringDebeziumDeserializationSchema 时传入对应的时区，再次运行时就可以看到符合我们预期的输出了。
修改时区后输出：
(true,{"f_date":"2020-10-10","f_random_str":"1","f_sequence":1,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":"2020-10-10T11:11:11 08:00","f_random":1,"Name":"1"})(true,{"f_date":"2020-10-10","f_random_str":"2","f_sequence":2,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":"2020-10-10T11:11:11 08:00","f_random":2,"Name":"2"})(true,{"f_date":"2020-10-10","f_random_str":"3","f_sequence":3,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":"2020-10-10T11:11:11 08:00","f_random":3,"Name":"3"})(true,{"f_date":"2020-10-10","f_random_str":"4","f_sequence":33333,"f_timestamp":1630486762,"f_datetime":"2020-10-10T11:11:11 08:00","f_random":4,"Name":"3"})最后我们可以验证一下 Schema 变更是不是可以及时同步到输出的 JSON 中，通过语句在数据库中新增一个字段，并插入一条新数据：
ALTER TABLE my_test ADD f_added_string varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '新增字段';INSERT INTO my_test VALUES(1,1,'new','new','2020-10-10 10:10:10',1630486762,'new');可以看到输出中已经出现了新增的字段
Schema 变更后输出：
总结
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