Flink CDC 高频面试 13 问

大家好，今天分享一篇土哥的文章。

Flink cdc 2.1.1 发布后，更新了很多新功能以及知识点，今天为大家全面总结了 CDC 的知识点如 无锁算法及面试高频考点。具体内容如下：

• 1 cdc 简介
• 2 Flink cdc 2.1.1 新增内容
• 3 核心知识点解刨
• 4 CDC 高频面试题

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1 cdc 简介

CDC (Change Data Capture) 是一种用于 捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。

Flink CDC Connectors 是 Flink 的一组 Source 连接器，是 Flink CDC 的核心组件，这些连接器负责从 MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等数据库读取存量历史数据和增量变更数据。在 2020 年 7 月开源，社区保持了相当高速的发展，平均两个月一个版本，在开源社区的关注度持续走高，也逐渐有越来越多的用户使用 Flink CDC 来快速构建实时数仓和数据湖。

2 Flink cdc 2.1.1 新增内容

Flink CDC 2.1 版本重点提升了 MySQL CDC连接器的性能和生产稳定性，重磅推出 Oracle CDC连接器和 MongoDB CDC连接器。新增内容如下：

（1）MySQL CDC 支持百亿级数据的超大表， 支持 MySQL 全部数据类型，通过连接池复用等优化大幅提升稳定性。 同时提供支持无锁算法，并发读取的 DataStream API，用户可以借此搭建整库同步链路；

（2）新增 Oracle CDC 连接器， 支持从 Oracle 数据库获取 全量历史数据和 增量变更数据；

（3）新增 MongoDB CDC 连接器，支持从 MongoDB 数据库获取 全量历史数据和 增量变更数据；

（4）所有连接器均支持 metadata column功能， 用户通过 SQL 就可以访问库名，表名，数据变更时间等 meta 信息，这对分库分表场景的数据集成非常实用；

丰富 Flink CDC 入门文档，增加多种场景的端到端实践教程。

2.1 MySQL CDC 连接器改进详解

在 Flink CDC 2.0 版本里，MySQL CDC 连接器提供了 无锁算法， 并发读取， 断点续传等高级特性, 一并解决了诸多生产实践上的痛点，随后大量用户开始投入使用并大规模上线。

在 Flink CDC 2.1 版本针对 MySQL CDC 连接器的改进主要包括两类：

1. 稳定性提升；
2. 功能增强。

(1) 稳定性提升

• 针对不同的主键分布，引入动态分片算法

对主键是 非数值、Snowflake ID、稀疏主键、联合主键等场景，通过动态分析源表的主键分布的均匀程度，根据分布的均匀程度 自动地计算分片大小，让切片更加合理，让分片计算更快。

动态分片算法能够很好地解决 稀疏主键场景下 分片过多的， 联合主键 分片过大等问题，让每个分片包含的行数尽量维持在用户指定的 chunk size，这样用户通过 chunk size 就能控制分片大小和分片数量，无需关心主键类型。

• 支持百亿级超大规模表

在表规模非常大时，以前会报 binlog 分片下发失败的错误。

这是因为在超大表对应的 snapshot分片会非常多，而 binlog 分片需要包含所有 snapshot 分片信息，当 SourceCoordinator 下发 binglog 分片到 SourceReader 节点时，分片 size 超过 RPC 通信框架支持的最大 size 会导致分片下发失败。虽然可以通过修改 RPC 框架的参数缓解分片 size 过大问题，但无法彻底解决。

Flink cdc 2.1 版本里通过 将多个 snapshot 分片信息划分成 group 发送，一个 binlog 分片会切分成多个 group 逐个发送，从而彻底解决该问题。

• 引入连接池管理数据库连接，提升稳定性

通过引入 连接池管理数据库连接，一方面降低了数据库连接数，另外也避免了极端场景导致的连接泄露。

• 支持分库分表 schema 不一致时，缺失字段自动填充 NULL 值

(2) 功能增强

• 支持所有 MySQL 数据类型

包括 枚举类型、数组类型、地理信息类型等复杂类型。

• 支持 metadata column

用户可以在 Flink DDL 中通过 db_name STRING METADATA FROM 'database_name' 的方式来访问库名(database_name)、表名（table_name）、变更时间（op_ts）等 meta 信息。这对分库分表场景的数据集成非常实用。

• 支持并发读取的 DataStream API

在 2.0 版本中，无锁算法，并发读取等功能只在 SQL API 上透出给用户，而 DataStream API 未透出给用户。

2.1 版本支持了 DataStream API，可通过 MySqlSourceBuilder 创建数据源。用户可以同时捕获多表数据，借此搭建整库同步链路。同时通过 MySqlSourceBuilder#includeSchemaChanges 还能捕获 schema 变更。

• 支持 currentFetchEventTimeLag，currentEmitEventTimeLag，sourceIdleTime 监控指标

这些指标遵循 FLIP-33 的连接器指标规范，可以查看 FLIP-33 获取每个指标的含义。其中， currentEmitEventTimeLag 指标记录的是 Source 发送一条记录到下游节点的时间点和该记录在 DB 里产生时间点差值，用于衡量数据从 DB 产生到离开 Source 节点的延迟。用户可以通过该指标判断 source 是否进入了 binlog 读取阶段：

即当该指标为 0 时，代表还在全量历史读取阶段；当大于 0 时，则代表进入了 binlog 读取阶段。

2.2  新增 Oracle CDC 连接器

Oracle 也是使用很广泛的数据库， Oracle CDC 连接器支持捕获并记录 Oracle 数据库服务器中发生的 行级变更。

其原理是 使用 Oracle 提供的 LogMiner 工具或者原生的 XStream API 从 Oracle 中获取变更数据。

LogMiner 是 Oracle 数据库提供的一个分析工具，该工具可以解析 Oracle Redo 日志文件，从而将数据库的数据变更日志解析成变更事件输出。通过 LogMiner 方式时，Oracle 服务器对解析日志文件的进程做了严格的资源限制，所以对规模特别大的表， 数据解析会比较慢，优点是 LogMiner 是可以免费使用的。

XStream API 是 Oracle 数据库为 Oracle GoldenGate (OGG) 提供的内部接口, 客户端可以通过 XStream API 高效地获取变更事件，其变更数据不是从 Redo 日志文件中获取，而是从 Oralce 服务器中的一块 内存中直接读取，省去了数据落盘到日志文件和解析日志文件的开销，效率更高，但是必须购买 Oracle GoldenGate (OGG) 的 License。

Oracle CDC 连接器 支持 LogMiner 和 XStream API 两种方式捕获变更事件。理论上能支持各种 Oracle 版本， 目前 Flink CDC 项目里测试了 Oracle 11，12 和 19 三个版本。使用 Oracle CDC 连接器，用户只需要声明如下 Flink SQL 就能实时捕获 Oracle 数据库中的变更数据：

Oracle CDC 连接器已经将底层的 CDC 细节屏蔽，整个实时同步链路，用户只需要几行 Flink SQL，不用开发任何 Java 代码，就可以将 Oracle 的数据变更实时捕获并发送。

此外，Oracle CDC 连接器也提供两种工作模式，即读取 全量数据 + 增量变更数据，和只读取增量变更数据。 Flink CDC 框架均保证一条不多一条不少的 exactly-once 语义。

2.3 新增 MongoDB CDC 连接器

mongoDB CDC 连接器并不依赖 Debezium，是在 Flink CDC 项目里独立开发。MongoDB CDC 连接器支持捕获并记录 MongoDB 数据库中实时变更数据，其原理是伪装一个 MongoDB 集群里副本，利用 MongoDB 集群的高可用机制，该副本可以从 master 节点获取完整 oplog(operation log) 事件流。Change Streams API 则提供实时订阅这些 oplog 事件流的能力，可以将这些实时的 oplog 事件流推送给订阅的应用程序。

从 ChangeStreams API 获取的更新事件中，对于 update 事件，没有 update 事件的前镜像值，即 MongoDB CDC 数据源只能作为一个 upsert source。不过 Flink 框架会自动为 MongoDB CDC 附加一个 Changelog Normalize 节点，补齐 update 事件的前镜像值（即 UPDATE_BEFORE 事件)，从而确保 CDC 数据的语义正确性。

使用 MongoDB CDC 连接器，用户只需要声明如下 Flink SQL 就能实时捕获 MongoDB 数据库中的全量和增量变更数据，借助 Flink 强大的集成能力，用户可以非常方便地将 MongoDB 中的数据实时同步到 Flink 支持的所有下游存储。

整个数据捕获过程，用户不需要学习 MongoDB 的副本机制和原理，极大地简化了流程，降低了使用门槛。MongoDB CDC 也支持两种启动模式：

1. 默认的 initial 模式是 先同步表中的存量数据，然后同步表中的增量数据；
2. latest-offset 模式则是从当前时间点开始只同步表中增量数据。

此外，MongoDB CDC 还提供了丰富的配置和优化参数，对于生产环境来说，这些配置和参数能够极大地提升实时链路的性能和稳定性。

3 核心知识点解刨

3.1 flink cdc 1.x 加锁设计

在 Flink cdc 1.x 全量 + 增量读取的版本设计中， flink cdc 底层选用 debezium 作为采集工具，Debezium 为保证数据一致性，通过对读取的数据库或者表进行加锁， 而加锁是发生在全量阶段。

以全局锁为例，主要流程如下：

（1）首先是获取一个锁， 然后再去开启可重复读的事务。

这里锁住操作是读取 binlog 的起始位置和当前表的 schema。

这样做的目的是 保证 binlog 的起始位置和读取到的当前 schema 可以一一对应，因为表的 schema 是会改变的，比如删除列或者增加列。

在读取这两个信息后， SnapshotReader会在 可重复读事务里读取全量数据，在全量数据读取完成后，会启动 BinlogReader 从读取的 binlog 起始位置开始增量读取， 从而保证全量数据 + 增量数据的无缝衔接。

3.2 flink cdc 1.x 问题点

当使用 Flush tables with read lock语句时：

(1) 该命令会等待所有正在进行的 update 完成，同时阻止所有新来的 update。

(2) 该命令执行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。

(3) 该命令阻止其他事务 commit。

结论：加锁时间不确定，极端情况会锁住数据库。

3.3 DBlog Paper

针对 一致性加锁的痛点 Flink cdc 2.x 借鉴 Netflix 的 DBlog paper 设计了 全程无锁算法

DBlog paper 论文的 chunk 切分算法

Chunk 切分算法其实和很多数据库的 分库分表原理类似： 通过表的主键对表中的数据进行分片。

假设每个 Chunk 的步长为 10，按照这个规则进行切分，只需要把这些 Chunk 的区间做成左开右闭或者左闭右开的区间，保证衔接后的区间能够等于表的主键区间即可。

因为每个 chunk 只负责自己主键范围内的数据，不难推导，只要能够保证每个 Chunk 读取的一致性，就能保证整张表读取的一致性，这便是无锁算法的基本原理。

在 Netflix 的 DBLog 论文中

Chunk 读取算法是通过 在 DB 维护一张信号表，再通过信号表在 binlog 文件中打点，记录每个 chunk 读取前的 Low Position (低位点) 和读取结束之后 High Position (高位点) ， 在低位点和高位点之间去查询该 Chunk 的全量数据。在读取出这一部分 Chunk 的数据之后，再将这 2 个位点之间的 binlog 增量数据合并到 chunk 所属的全量数据，从而得到高位点时刻，该 chunk 对应的全量数据。

3.4 flink cdc 2.x 无锁算法

Flink CDC 2.x 结合自身的情况，在 Chunk 读取算法上做了 去信号表的改进，不需要额外维护信号表， 通过直接读取 binlog 位点替代在 binlog 中做标记的功能，整体的 chunk 读算法描述如下图所示：

(1) 单个 Chunk 的一致性读:

比如正在读取 Chunk-1，Chunk 的区间是 [K1, K10]，首先直接将该区间内的数据 select 出来并把它存在 buffer中，在 select 之前记录 binlog 的一个位点 (低位点)，select 完成后记录 binlog 的一个位点 (高位点)。 然后开始增量部分，消费从低位点到高位点的 binlog。

• 图中的 - ( k2,100 ) + ( k2,108 ) 记录表示这条数据的值从 100 更新到 108；
• 第二条记录是删除 k3；
• 第三条记录是更新 k2 为 119；
• 第四条记录是 k5 的数据由原来的 77 变更为 100。

观察图片中右下角最终的输出，会发现在消费该 chunk 的 binlog 时，出现的 key 是 k2、k3、k5，我们前往 buffer 将这些 key 做标记。

对于 k1、k4、k6、k7 来说，在高位点读取完毕之后，这些记录没有变化过，所以这些数据是可以直接输出的；

对于改变过的数据，则需要将增量的数据合并到全量的数据中，只保留合并后的最终数据

例如， k2 最终的结果是 119，那么 只需要输出 +(k2,119)，而不需要中间发生过改变的数据。

通过这种方式，Chunk 最终的输出就是在高位点 chunk 中最新的数据。

(2) 并发读取 Snapshot Chunk

基于 FLIP-27 实现，通过下图可以看到有 SourceEnumerator的组件，这个组件主要用来划分 chunk,将划分好的 Chunk 提供给下游的快照读取器（SourceReader）去读取， 通过把 chunk 分发给不同的 SourceReader 便实现了并发读取 Snapshot Chunk 的过程，同时基于 FLIP-27 方便地做到 chunk 粒度的 checkpoint。

当 Snapshot Chunk 读取完成之后，需要有一个汇报的流程，如下图中橘色的汇报信息，将 Snapshot Chunk 完成信息汇报给 SourceEnumerator。

汇报的主要目的是为了后续分发 binlog chunk(如下图)。因为 Flink CDC 支持全量 + 增量同步， 所以当所有 Snapshot Chunk 读取完成之后，还需要消费增量的 binlog，这是通过下发一个 binlog chunk 给任意一个 Source Reader 进行单并发读取实现的。

总结如下：

（1）在快照阶段，根据 表的主键和表行的大小将 快照（Snapshot） 切割成多个 快照块(Snapshot Chunk) ，然后将 快照块被分配给多个 快照读取器（SourceReader）。

（2）每个 快照读取器使用 块读取算法 （单个 Chunk 的一致性读）读取其接收到的块，并将读取的数据发送到下游。源管理块的进程状态变更为（已完成或未完成）， 因此 快照阶段的源可以支持块级别的检查点。如果发生故障，可以恢复源并继续从最后完成的块中读取块。

（3）在所有快照块完成后，源将继续在单个 任务（task）中读取 binlog。为了保证快照记录和 binlog 记录的全局数据顺序，binlog reader 会开始读取数据，直到 snapshot chunks 完成后有一个完整的 checkpoint，以确保所有的快照数据都被下游消费了。

（4）binlog reader 在 state 中跟踪消耗的 binlog 位置，因此 binlog phase 的 source 可以支持行级别的 checkpoint。

Flink 定期为源执行检查点，在故障转移的情况下，作业将从上次成功的检查点状态重新启动并恢复，并保证恰好一次语义。

4 CDC 高频面试题

1 flink  Dynamic Table & ChangeLog Stream 了解吗？

Dynamic Table 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，数据从一个算子 以 Changelog Stream 的形式流向另外一个算子时，任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。

2 mysql 表与 binlog 的关系是什么?

MySQL 数据库的一张表 所有的变更都记录在 binlog 日志中， 如果一直对表进行更新，binlog 日志流也一直会追加，数据库中的表就相当于 binlog 日志流在某个时刻点物化的结果； 日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果。

这说明 Flink SQL 的 Dynamic Table 是可以非常自然地表示一张不断变化的 MySQL 数据库表。

3 flink cdc 底层的采集工具用哪个？

选择 Debezium 作为 Flink CDC 的底层采集工具，原因是 debezium 支持 全量同步，也支持增量同步，同时也支持全量 + 增量的同步，非常灵活，同时基于日志的 CDC 技术使得提供 Exactly-Once 成为可能。

4 flink sql 与 debezium 的数据结构有哪些相似性？

通过对 Flink SQL 的内部数据结构 RowData 和 Debezium 的数据结构进行对比，可以发现两者非常相似。

（1）每条 RowData 都有一个 元数据 RowKind，包括 4 种类型， 分别是插入 (INSERT)、更新前镜像 (UPDATE_BEFORE)、更新后镜像 (UPDATE_AFTER)、删除 (DELETE)，这四种类型和数据库里面的 binlog 概念保持一致。

（2）Debezium 的数据结构，也有一个类似的 元数据 op 字段， op 字段的取值也有四种，分别是 c、u、d、r，各自对应 create、update、delete、read。对于代表更新操作的 u，其数据部分同时包含了前镜像 (before) 和后镜像 (after)。

两者相似性很高，所以采用 debezium 作为底层采集工具

5 flink cdc 1.x 有哪些痛点？

(1) 一致性加锁的痛点

由于 flink cdc 底层选用 debezium 作为采集工具，在 flink cdc 1.x 全量 + 增量读取的版本设计中，Debezium 为保证数据一致性，通过对读取的数据库或者表进行加锁，但是 加锁在数据库层面上是一个十分高危的操作。全局锁可能导致数据库 锁住，表级锁会 锁住表的读， DBA 一般不给锁权限。

（2）不支持水平扩展的痛点

因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium，Debezium 架构是单节点，所以 Flink CDC 1.x 只支持单并发。

在 全量读取阶段，如果表非常大 (亿级别)， 读取时间在小时甚至天级别，用户不能通过增加资源去提升作业速度。

（3）全量读取阶段不支持 checkpoint

Flink CDC  读取分为两个阶段， 全量读取和增量读取，目前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，再读取 5 个小时。

6 flink cdc 1.x 的加锁发生在哪个阶段？

加锁是发生在全量阶段。

Flink CDC 底层使用 Debezium 同步一张表时分为两个阶段：

• 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。

大部分用户使用的场景都是全量 + 增量同步， 加锁是发生在全量阶段，目的是为了确定全量阶段的初始位点，保证增量 + 全量实现一条不多，一条不少，从而保证数据一致性。

7 flink cdc 1.x 全局锁加锁的流程

从下图中我们可以分析全局锁和表锁的一些加锁流程， 左边红色线条是锁的生命周期，右边是 MySQL 开启可重复读事务的生命周期。

以全局锁为例：

（1）首先是获取一个锁， 然后再去开启可重复读的事务。

这里锁住操作是读取 binlog 的起始位置和当前表的 schema。

这样做的目的是 保证 binlog 的起始位置和读取到的当前 schema 可以一一对应，因为表的 schema 是会改变的，比如删除列或者增加列。

在读取这两个信息后， SnapshotReader会在 可重复读事务里读取全量数据，在全量数据读取完成后，会启动 BinlogReader 从读取的 binlog 起始位置开始增量读取， 从而保证全量数据 + 增量数据的无缝衔接。

表级锁有个特征：锁提前释放了可重复读的事务默认会提交，所以锁需要等到全量数据读完后才能释放。

8 全局锁会造成怎样的后果？

举例：当使用 Flush tables with read lock 语句时：

(1) 该命令会等待所有正在进行的 update 完成，同时阻止所有新来的 update。

(2) 该命令执行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。

(3) 该命令阻止其他事务 commit。

结论：加锁时间不确定，极端情况会锁住数据库。

9 Netflix 的 DBLog paper 核心设计描述一下?

在 Netflix 的 DBLog 论文中

Chunk 读取算法是通过 在 DB 维护一张信号表，再通过信号表在 binlog 文件中打点，记录每个 chunk 读取前的 Low Position (低位点) 和读取结束之后 High Position (高位点) ， 在低位点和高位点之间去查询该 Chunk 的全量数据。在读取出这一部分 Chunk 的数据之后，再将这 2 个位点之间的 binlog 增量数据合并到 chunk 所属的全量数据，从而得到高位点时刻，该 chunk 对应的全量数据。

10 flink cdc 2.x 如何设计的无锁算法？

Flink CDC 2.x 结合自身的情况，在 Chunk 读取算法上做了 去信号表的改进，不需要额外维护信号表， 通过直接读取 binlog 位点替代在 binlog 中做标记的功能，整体的 chunk 读算法描述如下图所示：

单个 Chunk 的一致性读:

(1) 记录当前 binlog 位置为 LOWoffset

(2)通过执行语句读取并缓存快照 chunk 记录 SELECT * FROM MyTable WHERE id > chunk_low AND id <= chunk_high

(3) 记录当前 binlog 位置作为 HIGH 偏移量

(4)从 LOWoffset 到 HIGHoffset 读取属于 snapshot chunk 的 binlog 记录

(5) 将读取到的 binlog 记录 Upsert 到缓冲的 chunk 记录中，将 buffer 中的所有记录作为 snapshot chunk 的最终输出（都作为 INSERT 记录）发出。

(6)HIGH 在 single binlog reader 中继续读取并发出属于 offset 之后的 chunk 的binlog 记录。

11 如果有多个表分了很多不同的 Chunk，且这些 Chunk 分发到了不同的 task 中，那么如何分发 Chunk 并保证全局一致性读呢？

在快照阶段，根据 表的主键和表行的大小将 快照（Snapshot） 切割成多个 快照块(Snapshot Chunk) 。 快照块被分配给多个 快照读取器（SourceReader）。每个 快照读取器使用 块读取算法（单个 Chunk 的一致性读） 读取其接收到的块，并将读取的数据发送到下游。源管理块的进程状态（已完成或未完成）， 因此 快照阶段的源可以支持块级别的检查点。如果发生故障，可以恢复源并继续从最后完成的块中读取块。

在所有快照块完成后，源将继续在单个 任务（task）中读取 binlog。为了保证快照记录和binlog 记录的全局数据顺序，binlog reader 会开始读取数据，直到 snapshot chunks 完成后有一个完整的 checkpoint，以确保所有的快照数据都被下游消费了。binlog reader 在 state 中跟踪消耗的 binlog 位置，因此 binlog phase 的 source 可以支持行级别的 checkpoint。

Flink 定期为源执行检查点，在故障转移的情况下，作业将从上次成功的检查点状态重新启动并恢复，并保证恰好一次语义。