Flink CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是一种技术，它允许实时地捕获和处理数据库中的变化。通过 Flink CDC，可以从支持的数据库中读取更改记录（如插入、更新、删除操作），并将这些更改流式传输到其他系统或进行实时分析。这项技术对于构建实时数据管道、实现数据同步以及维护多个数据源之间的一致性非常有用。
Flink CDC 的工作原理
Flink CDC 主要依赖于数据库的日志功能来捕获数据的变化。例如，MySQL 和 PostgreSQL 等关系型数据库提供了二进制日志（binlog）和逻辑复制槽（replication slot）等功能，这些功能可以记录所有对数据库表所做的更改。Flink CDC 连接器会读取这些日志，并将它们转换为变更事件，然后可以在 Flink 流处理应用程序中使用这些事件。
主要组件
-
Source Connector (来源连接器): 负责从数据库读取变更日志并将其转换为变更事件。例如，
Flink MySQL CDC是一个专门用于与 MySQL 数据库一起使用的连接器。 -
Debezium: 一种流行的开源工具，被 Flink CDC 使用来捕获来自不同数据库的数据变更。Debezium 提供了对多种数据库的支持，并且是 Apache Kafka Connect 的一部分，但也可以独立使用或与其他系统集成，如 Flink。
-
Sink Connector (接收连接器): 将变更事件写入目标系统，比如另一个数据库、消息队列、文件系统等。
使用场景
- 实时数据仓库：通过捕获源系统的变更，可以实时地将最新数据加载到数据仓库中。
- 多活数据库同步：在不同的地理区域或数据中心之间保持数据库副本的一致性。
- 缓存更新：当数据库发生变化时，自动更新应用层的缓存以确保数据的一致性。
- ETL/ELT 流程：作为 ETL（Extract, Transform, Load）或 ELT（Extract, Load, Transform）流程的一部分，实现实时数据转换和加载。
- 审计和合规性：跟踪所有的数据变更历史，有助于满足法规要求。
实现步骤
- 配置 Source Connector：根据所使用的数据库类型选择合适的 Flink CDC 连接器，并配置必要的参数，如数据库连接信息、表名模式等。
- 启动 Flink Job：编写并提交包含 CDC Source Connector 的 Flink 作业，开始监听数据库的变更。
- 处理变更事件：在 Flink 中定义如何处理收到的变更事件，比如过滤、聚合或者转换。
- 配置 Sink Connector：指定如何将处理后的变更事件发送到目标系统。
Flink CDC 是构建高效、低延迟数据处理管道的重要组成部分，特别是在需要保证数据一致性和实时性的应用场景中。随着 Flink 生态系统的不断发展，CDC 功能也在持续增强，支持更多的数据库和技术栈。
