本文为您介绍如何将MySQL整库同步Kafka，从而降低多个任务对MySQL数据库造成的压力。

背景信息

MySQL CDC数据表主要用于获取MySQL数据，并可以实时同步数据表中的修改，经常用在复杂的计算场景。例如，作为一张维表和其他数据表做Join操作。在使用中，同一张MySQL表可能被多个作业依赖，当多个任务使用同一张MySQL表做处理时，MySQL数据库会启动多个连接，对MySQL服务器和网络造成很大的压力。

为了缓解对上游MySQL数据库的压力，阿里云Flink实时计算已提供MySQL整库同步到Kafka的能力，通过引入Kafka作为中间层，并使用CDAS整库同步或CTAS整表同步到Kafka来解决。

具体操作是使用CDAS或CTAS语法，在一个作业里将上游的MySQL的数据实时同步到Kafka中。在MySQL整库同步任务启动后，由Kafka JSON Catalog创建Topic，每张MySQL表以Upsert Kafka 的方式写入对应topic。然后直接使用Kafka JSON Catalog中的表代替MySQL表，从而降低多个任务对MySQL数据库造成的压力。

mysql2kafka

使用限制

  • 同步的MySQL表必须包含主键。
  • 支持使用自建Kafka集群，EMR的Kafka集群和阿里云消息队列Kafka版。使用阿里云消息队列Kafka版时，只能通过默认接入点使用。
  • upsert-kafka表暂未支持作为CTAS和CDAS语法的源表，upsert-kafka表只能作为CTAS和CDAS同步的结果表。
  • Kafka集群的存储空间必须大于源表数据的存储空间，否则会因存储空间不足导致数据丢失。因为整库同步Kafka建立的topic都是compacted topic，即topic的每个消息键（Key）仅保留最近的一条消息，但是数据不会过期，compacted topic里相当于保存了与源库的表相同大小的数据。

操作步骤

  1. 注册MySQL Catalog和Kafka JSON Catalog。
  2. 创建并启动一个CDAS或CTAS同步任务，将数据库中的表同步到Kafka中。
    • CDAS同步语句
      CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `kafka-catalog`.`kafka`
AS DATABASE `mysql-catalog`.`database` INCLUDING ALL TABLES;
      说明 由于Kafka本身没有数据库的概念，所以不存在创建数据库的操作，使用时需要结合IF NOT EXISTS来跳过建库。
    • CTAS同步语句
      CREATE TABLE `kafka-catalog`.`kafka`.`topic`
AS TABLE `mysql-catalog`.`db`.`table`;
  3. 使用同步到Kafka的表。

    整库同步任务建立的Kafka topic名称和MySQL表名相同，分区数和副本数会使用集群的默认配置，并且cleanup.policy会设置为compact。

    使用Kafka JSON Catalog访问MySQL数据库表的对应表，下游作业可以消费Topic中的数据来获取数据库表的最新数据。对于同步到Kafka的表，使用方式有以下两种：
    • 通过Catalog直接使用

      详情请参见使用Kafka JSON Catalog。

      说明 在直接使用时，由于可能发生了Schema变更，Kafka JSON Catalog解析出的Schema可能与MySQL对应表存在差异，例如出现已经删除的字段，部分字段可能出现为null的情况。

      Catalog读取出的Schema由消费到的数据的字段组成。如果存在删除的字段且消息未过期，则会出现一些已经不存在的字段，这样的字段值会为null，该情况无需特殊处理。

    • 通过创建临时表的方式使用
      这种方式支持用户自定义指定Schema。您可以在Schemas tab页查看并复制表配置的WITH部分。基本格式如下所示。
      CREATE TEMPORARY TABLE tempOrder (
  `key_order_id` BIGINT NOT NULL,
  `value_product` STRING,
  PRIMARY KEY (key_order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'upsert-kafka',
  'topic' = 'order',
  'properties.bootstrap.servers' = 'xxxx',
  'key.format' = 'json',
  'key.fields-prefix' = 'key_',
  'value.format' = 'json',
  'value.fields-prefix' = 'value_',
  'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY',
  'value.json.infer-schema.flatten-nested-columns.enable' = 'false',
  'value.json.infer-schema.primitive-as-string' = 'false'
);
      参数 说明 备注
      connector Connector类型。 固定值为upsert-kafka。
      topic 对应的Topic名称。 和Kafka JSON Catalog的描述保持一致。
      properties.bootstrap.servers Kafka Broker地址。 格式为host:port,host:port,host:port，以英文逗号（,）分割。
      key.format Flink Kafka Connector在序列化或反序列化Kafka的消息键（Key）时使用的格式。 固定值为json。
      key.fields-prefix 为所有Kafka消息键（Key）指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）或Metadata字段重名。 需要和Kafka JSON Catalog的key.fields-prefix参数值保持一致。
      value.format Flink Kafka Connector在序列化或反序列化Kafka的消息体（Value）时使用的格式。 固定值为json。
      value.fields-prefix 为所有Kafka消息体（Value）指定自定义前缀，以避免与消息键（Key）或Metadata字段重名。 需要和Kafka JSON Catalog的value.fields-prefix参数值保持一致。
      value.fields-include 定义消息体在处理消息键字段时的策略。 固定值为EXCEPT_KEY。表示消息体中不包含消息键的字段。
      value.json.infer-schema.flatten-nested-columns.enable Kafka消息体（Value）是否递归式地展开JSON中的嵌套列。 对应Catalog的infer-schema.flatten-nested-columns.enable参数配置值。
      value.json.infer-schema.primitive-as-string Kafka消息体（Value）是否推导所有基本类型为String类型。 对应Catalog的infer-schema.primitive-as-string参数配置值。

应用示例

例如，在订单评论实时分析场景下，假设有用户表（user），订单表（order）和用户评论表（feedback）三张表。各个表包含数据如下图所示。mysql database
在展示用户订单信息和用户评论时，需要通过关联用户表（user）来获取用户名（name字段）信息。代码示例如下。
-- 将订单信息和用户表做join，展示每个订单的用户名和商品名。
SELECT order.id as order_id, product, user.name as user_name
FROM order LEFT JOIN user
ON order.user_id = user.id;

-- 将评论和用户表做join，展示每个评论的内容和对应用户名。
SELECT feedback.id as feedback_id, comment, user.name as user_name
FROM feedback LEFT JOIN user
ON feedback.user_id = user.id;

对于以上两个SQL任务，user表在两个作业中都被使用了一次。运行时，两个作业都会读取MySQL的全量数据和增量数据。全量读取需要创建MySQL连接，增量读取需要创建Binlog Client。随着作业的不断增多，MySQL连接和Binlog Client资源也会对应增长，会给上游数据库产生极大的压力。

为了缓解对上游MySQL数据库的压力，可以通过CDAS或CTAS语法在一个作业里将上游的MySQL数据实时同步到Kafka中，然后提供给多个下游作业消费。代码示例如下。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `kafka-catalog`.`kafka`
AS DATABASE `mysql-catalog`.`database` INCLUDING ALL TABLES;
同步任务成功启动后，上游MySQL数据库中的数据会以JSON格式写入Kafka中，一个Kafka Topic可以提供给多个下游作业消费，从而避免多个MySQL CDC Source直连数据库产生压力。代码示例如下。
-- 将订单信息和Kafka JSON Catalog中的用户表做join，展示每个订单的用户名和商品名。
SELECT order.id as order_id, product, user.value_name as user_name
FROM order LEFT JOIN `kafka-catalog`.`kafka`.`user` as user
ON order.user_id = user.id;

-- 将评论和Kafka JSON Catalog中的用户表做join，展示每个评论的内容和对应用户名。
SELECT feedback.id as feedback_id, comment, user.value_name as user_name
FROM feedback LEFT JOIN `kafka-catalog`.`kafka`.`user` as user
ON feedback.user_id = user.id;

相关文档