3-2 深入解读 Flink CDC 增量快照框架.pdf

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1、徐榜江(雪尽)Flink CDC Maintainer&Apache Flink Committer|深入解读 Flink CDC 增量快照框架01Flink CDC 简介02Flink CDC 增量快照算法03Flink CDC 增量快照框架04社区发展规划目录|Flink CDC 简介01|Flink CDC 技术|?Flink CDC 是基于数据库的日志CDC(Change Data Capture)技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，支持实时捕获、加工多种数据库的变更并输出到下游。|Flink CDC 技术|Flink CDC 技

2、术Flink CDC 增量快照算法02|Flink CDC 1.0 在全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个 小时，当我们同步了 4 小时的时候作业失败，这时候就需要重新开始，重新读取 5 个小时。一致性通过加锁保证 不支持水平扩展 全量读取阶段不支持 checkpointFlink CDC 1.0 痛点Debezium 在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁，全局锁可能导致数据库hang住，表级锁会锁住加锁的表(无法更新)，DBA 一般不给锁权限。Flink CDC 1.0 只支持单并发，在全量阶段读取阶段，如果表非常大

3、(亿级别)，读取时间都在 小时 级别Flink CDC 增量快照算法|Flink CDC 1.0 底层封装了 Debezium，Debezium 同步一张表分为两个阶段：全量阶段：查询当前表中所有记录 增量阶段：从 binlog 消费变更数据加锁发生在全量阶段，目的是为了确定增量阶段的初始位点，保证增量+全量实现一条不多，一条不少，保证数据一致性（exactly-once 语义）Flink CDC 1.0 锁分析Flink CDC 增量快照算法|Flink CDC 1.0 锁分析Flink CDC 增量快照算法 该命令等待所有正在进行的 update 完成，同时阻止所有新来的 update。该

4、命令执行成功前必须等待所有正在运行的 select 完成，所有等待执行的update 会等待的更久。更坏的情况是，在等待正在运行 select 完成时，DB 实际上处于不可用状态，即使是新加入的 SELECT 也会被阻止，这是MySQL Query Cache 机制。该命令阻止其他事务 commit。MySQL FLUSH TABLES WITH READ LOCK 结论：加锁时间是不确定的，极端情况会 hang 住数据库Percona 文章：https:/ CDC 1.0 锁分析Flink CDC 增量快照算法|单并发失败重做使用锁无锁读取水平扩展断点续传DebeziumFlink CDC设

5、计标Flink CDC 增量快照算法设计案p 无锁算法p 并行读取p 断点续传DBLog 论文算法变种1，全程无锁FLIP-27 Source 实现2，架构优雅1:https:/arxiv.org/pdf/2010.12597v1.pdf2:https:/cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-27%3A+Refactor+Source+InterfaceFlink CDC 增量快照算法|Flink CDC 增量快照算法DBLog 算法原理|ChunkChunk-1 1ID(PK)C1C2K1AK2BK3C.K100XK101YK103XK

6、104ZChunkChunk-1414ChunkChunk-1515lselect max(id)from T1=K104lselect max(id)from T1 where id K3lselect max(id)from T1 where id K101 and id K104Chunk-IDkey rangeChunk-0(null,k1)Chunk-1k1,k3).Chunk-14k101,K104)Chunk-15K104,null)ChunkChunk-0 0Flink CDC 增量快照算法Chunk 划分|Flink CDC 增量快照算法Chunk 读取|chunk-1-op