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一、概述
Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据捕获工具，能够实时捕获和处理数据库的变动事件。通过集成 Flink CDC，可以实时追踪 MySQL 数据库中的数据变动，构建高效的数据处理和分析应用。本文将介绍如何在 SpringBoot 项目中集成 Flink CDC，并实现对 MySQL 数据变动的实时追踪。
二、准备工作
1. 环境准备
- JDK 1.8+
- Maven 3.6+
- MySQL 数据库
- Apache Flink 1.12+
- SpringBoot 2.5+
2. 创建 MySQL 数据库和表
CREATE DATABASE test_db;USE test_db;CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,email VARCHAR(255) NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
三、集成步骤
1. 引入依赖
在 SpringBoot 项目的 pom.xml 中添加必要的依赖：
<dependencies><!-- Spring Boot Dependencies --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><!-- Flink Dependencies --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.12.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId><version>1.12.0</version></dependency><!-- Flink CDC Dependencies --><dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>2.0.0</version></dependency>
</dependencies>
2. 配置 Flink CDC
在 SpringBoot 项目中创建 Flink CDC 配置类：
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class FlinkCdcConfig {@Beanpublic DataStreamSource<String> mysqlSource(StreamExecutionEnvironment env) {MySQLSource<String> source = MySQLSource.<String>builder().hostname("localhost").port(3306).databaseList("test_db").tableList("test_db.users").username("root").password("password").deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()).startupOptions(StartupOptions.initial()).build();return env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");}
}
3. 创建 Flink 作业
在 SpringBoot 项目中创建 Flink 作业：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class FlinkJobRunner implements CommandLineRunner {private final StreamExecutionEnvironment env;private final DataStreamSource<String> mysqlSource;public FlinkJobRunner(StreamExecutionEnvironment env, DataStreamSource<String> mysqlSource) {this.env = env;this.mysqlSource = mysqlSource;}@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {mysqlSource.print();env.execute("Flink CDC Job");}
}
4. 启动 SpringBoot 应用
运行 SpringBoot 应用，启动后会自动执行 Flink 作业，并打印 MySQL 数据库中 users 表的变动。
四、验证和测试
1. 插入测试数据
向 MySQL 数据库中插入数据：
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', 'bob@example.com');
2. 验证输出
查看 SpringBoot 应用的控制台输出，确认是否正确捕获并打印了 MySQL 数据库中的变动。