CDC ChangeLog Stream实时流入clickhouse最佳姿势

CDC ChangeLog Stream实时流入clickhouse最佳姿势

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承接上个专题 clickhosue准实时数仓能力探索 留下问题“上游实时数据怎么sink到clickhouse？”，在这里一起探索 CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE最佳姿势。

在进行技术选型、方案设计与实操之前，先简单概述下数据库变更日志是怎么流入click house的：

CDC技术通过实时捕捉数据变更日志作为流计算引擎（如flink，spark）

数据源，这些实时流数据源ChangeLog Stream由包含变更操作列（用于插入、删除、更新(先前)、更新(新)标识）的行和实际的元数据列组成，流入flink引擎。flink再将ChangeLog Stream转换为Dynamic Table的Append或Retract或Upsert模式，然后再sink到外部系统，如：clickhouse

这里涉及到几个术语解释：

• Dynamic Table & ChangeLog Stream
• Append-only stream
• Retract stream
• Upsert stream

术语解释

01. Dynamic Table & ChangeLog Stream

Dynamic table在flink中是一个逻辑概念,。下图是ChangeLog Stream和dynamic table转换关系，先将ChangeLog Stream转化为dynamic table，再基于dynamic table进行SQL操作生成新的dynamic table。

• Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的。参照上图，流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。
• 在 Flink SQL中，数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式，任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。

上游CDC技术，实时捕捉数据库变更日志，flink实时消费日志，数据库中的变更日志作为flink流的数据源（Changelog Stream），如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源

在将Changelog Stream转换为Dynamic Table或将其写入外部系统时，Flink 根据数据变化类型提供三种结果的输出模式。

02. Append-only stream

Append-only stream:A dynamic table that is only modified by INSERT changes can be converted into a stream by emitting the inserted rows. flink-docs-release-1.15

Append-only 是最为简单的输出模式，只支持追加结果记录的操作。结果一旦输出以后便不会再有变更，Append 输出模式的最大特性是不可变性（immutability）

通常来说，Append 模式会用于写入不方便做撤回或者删除操作的存储系统的场景，比如 Kafka 等 MQ 或者打印到控制台。

03. Retract stream

Retract stream: A retract stream is a stream with two types of messages, add and retract messages. A dynamic table is converted into a retract stream by encoding an INSERT change as add message, a DELETE change as a retract message, and an UPDATE change as a retract message for the updated (previous) row, and an additional message for the updating (new) row. flink-docs-release-1.15

retract 流包含两种类型的 message：add messages 和 retract messages 。通过将INSERT 操作编码为 add message、将 DELETE 操作编码为 retract message、将 UPDATE 操作编码为更新(先前)行的 retract message 和更新(新)行的 add message，将动态表转换为 retract 流。

如上图，在mysql执行update操作

代码语言：javascript复制

update inventory.`debezium_products`  set weight=180 where id=101;

ChangeLog转为Retract stream会在dynamic table写入以下数据

op	id	name	description	weight
-U	101	scooter	description	80.000
U	101	scooter	description	180.000

04. Upsert stream

Upsert stream: An upsert stream is a stream with two types of messages, upsert messages and delete messages. A dynamic table that is converted into an upsert stream requires a (possibly composite) unique key. flink-docs-release-1.15

upsert 流包含两种类型的 message：upsert messages 和_delete messages_。转换为 upsert 流的动态表需要(可能是组合的)唯一键。通过将 INSERT 和 UPDATE 操作编码为 upsert message，将 DELETE 操作编码为 delete message 。

如上图，在mysql执行update操作

代码语言：javascript复制

update inventory.`debezium_products`  set weight=180 where id=101;

ChangeLog转为Retract stream会在dynamic table写入以下数据

op	id	name	description	weight
-D	101	scooter	description	80.000
I	101	scooter	description	180.000

ChangeLog Stream 写入clickhosue方案

由于clickhosue以下特性，ChangeLog Stream 写入clickhosue需要相应解决方案

• clickhosue不适合大量单条数据的写请求，因为写入过快时后台合并不过来，会报Too many parts等错误
• clickhosue不适合高频繁的数据更新和删除操作，因为变更数据的聚合处理需要时间，短期内可能出现数据不准的现象，同时clickhosue对事务支持也不够完善。

通过以下方案，解决ChangeLog Stream 写入clickhosue存在以上局限问题

• 使用CollapsingMergeTree表承接Retract stream与Upsert stream写入。
• 使用VersionedCollapsingMergeTree表承接Versioned Table 的Retract stream写入。
• 使用ReplacingMergeTree表承接Append-only stream或特定场景（没有物理删除）Retract stream写入。
• 某些数据量小，变更不频繁维表的Upsert stream可以使用other engines of this family (*MergeTree)表承接写入
• 按数据批次大小以及批次间隔两个条件控制写入频率，在part merge压力和数据实时性两方面取得平衡。

基于以上解决方案，flink-connector-clickhouse设计如下图 ，

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• 首先考虑到ClickHouse擅长大批量写入的特点，通过batch option 可以支持攒批写入，避免频繁写入造成的性能下降问题；同时通过batchTime option兼顾数据实时性；两个option，只要其中一个满足条件就触发sink，从而在part merge压力和数据实时性两方面取得平衡。
• 其次是ChangeLog Stream包含大量的更新和删除操作。为了支持频繁变更的数据，将Flink的Retract Stream（回撤流）、Upsert Stream（更新-插入流）含有状态标记的数据流，写入到ClickHouse的 CollapsingMergeTree引擎表中。
• 然后是Versioned Table（dynamic table with a PRIMARY KEY constraint and time attribute），通过将event time生成version，根据状态标记生成sign，再将数据流写入ClickHouse的VersionedCollapsingMergeTree引擎表中。

CDC技术选型

在flink cdc connector与flink Debezium Format对CDC技术进行选型，通过上图架构与对比

• flink cdc connector需要维护组件更少，实时链路更简单，部署成本低；全量阶段支持数据并发读取，并且支持全量阶段checkpoint；可以不需要对库或表加锁来保证数据一致性。
• Debezium的使用人数多，社区活跃，框架也比较成熟，技术更稳定；在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁；全量阶段读取阶段，只支持单并发。

虽然flink cdc 有很多亮点能力，不过项目还在孵化阶段，有些操作不是很丝滑；如果有功力深厚的技术架构团队来驾驭它（陪社区一起成长，拥抱社区并与之合作），flink cdc 可以覆盖业务场景会更深。

如果业务场景对稳定要求比较高，同时又不想投入高成本驾驭技术，其实Debezium已经可以覆盖很多场景了。

可以将Debezium作为Flink的嵌入式引擎，作为一个依赖包嵌入到代码库，而不用通过kafka connector运行，同样也可以不再需要直接与 MySQL 服务器通信，不需要处理复杂快照、GTID、锁等等优点。同时简化

全过程解决方案

根据上面探索，最终CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE全过程解决方案如上图

• flink cdc connector实时捕捉数据变更日志，实现数据全量与实时增量采集。
• 自研flink-connector-clickhouse实现不同ChangeLog Stream模式（appendretractupsert）输出到相应的clickhosue表引擎。
• 在clickhouse使用相应表引擎承接上游数据输入。

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