Flink CDC 2.0 正式发布,详解核心改进

Flink CDC 2.0 正式发布,详解核心改进
整理: 陈政羽
本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
#技术探索#深入解读#CDC

Flink CDC 2.0 正式发布,详解核心改进

徐榜江(雪尽)

徐榜江(雪尽)Flink Contributor, Flink CDC Collaborator

整理: 陈政羽

本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。

本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。

GitHub 地址:

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

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一、CDC 概述

CDC 的全称是 Change Data Capture ,在广义的概念上,只要是能捕获数据变更的技术,我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛:

  • 数据同步:用于备份,容灾;
  • 数据分发:一个数据源分发给多个下游系统;
  • 数据采集:面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成,是非常重要的数据源。

CDC 的技术方案非常多,目前业界主流的实现机制可以分为两种:

  • 基于查询的 CDC:

    • 离线调度查询作业,批处理。把一张表同步到其他系统,每次通过查询去获取表中最新的数据;

    • 无法保障数据一致性,查的过程中有可能数据已经发生了多次变更;

    • 不保障实时性,基于离线调度存在天然的延迟。

  • 基于日志的 CDC:

    • 实时消费日志,流处理,例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更,可以把 binlog 文件当作流的数据源;
    • 保障数据一致性,因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细;
    • 保障实时性,因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的,提供的是实时数据。

对比常见的开源 CDC 方案,我们可以发现:

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  • 对比增量同步能力,
    • 基于日志的方式,可以很好的做到增量同步;
    • 而基于查询的方式是很难做到增量同步的。
  • 对比全量同步能力,基于查询或者日志的 CDC 方案基本都支持,除了 Canal。
  • 而对比全量 + 增量同步的能力,只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。
  • 从架构角度去看,该表将架构分为单机和分布式,这里的分布式架构不单纯体现在数据读取能力的水平扩展上,更重要的是在大数据场景下分布式系统接入能力。例如 Flink CDC 的数据入湖或者入仓的时候,下游通常是分布式的系统,如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等,那么从对接入分布式系统能力上看,Flink CDC 的架构能够很好地接入此类系统。
  • 在数据转换 / 数据清洗能力上,当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗,甚至聚合?
    • 在 Flink CDC 上操作相当简单,可以通过 Flink SQL 去操作这些数据;
    • 但是像 DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板去做,所以用户的使用门槛会比较高。
  • 另外,在生态方面,这里指的是下游的一些数据库或者数据源的支持。Flink CDC 下游有丰富的 Connector,例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常见的一些系统,也支持各种自定义 connector。

讲到这里,先带大家回顾下开发 Flink CDC 项目的动机。

1. Dynamic Table & ChangeLog Stream

大家都知道 Flink 有两个基础概念:Dynamic Table 和 Changelog Stream。

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  • Dynamic Table 就是 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,数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式,任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表,也可以翻译为一个流。

联想下 MySQL 中的表和 binlog 日志,就会发现: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。

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在此基础上,我们调研了一些 CDC 技术,最终选择了 Debezium 作为 Flink CDC 的底层采集工具。Debezium 支持全量同步,也支持增量同步,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。

将 Flink SQL 的内部数据结构 RowData 和 Debezium 的数据结构进行对比,可以发现两者是非常相似的。

  • 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。
  • 而 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)。

通过分析两种数据结构,Flink 和 Debezium 两者的底层数据是可以非常方便地对接起来的,大家可以发现 Flink 做 CDC 从技术上是非常合适的。

2. 传统 CDC ETL 分析

我们来看下传统 CDC 的 ETL 分析链路,如下图所示:

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传统的基于 CDC 的 ETL 分析中,数据采集工具是必须的,国外用户常用 Debezium,国内用户常用阿里开源的 Canal,采集工具负责采集数据库的增量数据,一些采集工具也支持同步全量数据。采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka,然后 Flink 计算引擎再去消费这一部分数据写入到目的端,目的端可以是各种 DB,数据湖,实时数仓和离线数仓。

注意,Flink 提供了 changelog-json format,可以将 changelog 数据写入离线数仓如 Hive / HDFS;对于实时数仓,Flink 支持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写入 Kafka。

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我们一直在思考是否可以使用 Flink CDC 去替换上图中虚线框内的采集组件和消息队列,从而简化分析链路,降低维护成本。同时更少的组件也意味着数据时效性能够进一步提高。答案是可以的,于是就有了我们基于 Flink CDC 的 ETL 分析流程。

在使用了 Flink CDC 之后,除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛,可以看下面的例子:

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该例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB,用户直接使用 Flink SQL 创建了产品和订单的 MySQL-CDC 表,然后对数据流进行 JOIN 加工,加工后直接写入到下游数据库。通过一个 Flink SQL 作业就完成了 CDC 的数据分析,加工和同步。

大家会发现这是一个纯 SQL 作业,这意味着只要会 SQL 的 BI,业务线同学都可以完成此类工作。与此同时,用户也可以利用 Flink SQL 提供的丰富语法进行数据清洗、分析、聚合。

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而这些能力,对于现有的 CDC 方案来说,进行数据的清洗,分析和聚合是非常困难的。

此外,利用 Flink SQL 双流 JOIN、维表 JOIN、UDTF 语法可以非常容易地完成数据打宽,以及各种业务逻辑加工。

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  • 2020 年 7 月由云邪提交了第一个 commit,这是基于个人兴趣孵化的项目;

  • 2020 年 7 中旬支持了 MySQL-CDC;

  • 2020 年 7 月末支持了 Postgres-CDC;

  • 一年的时间,该项目在 GitHub 上的 star 数已经超过 800。

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MySQL CDC 是 Flink CDC 中使用最多也是最重要的 Connector,本文下述章节描述 Flink CDC Connector 均为 MySQL CDC Connector。

随着 Flink CDC 项目的发展,得到了很多用户在社区的反馈,主要归纳为三个:

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  • 全量 + 增量读取的过程需要保证所有数据的一致性,因此需要通过加锁保证,但是加锁在数据库层面上是一个十分高危的操作。底层 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锁住,表级锁会锁住表的读,DBA 一般不给锁权限。
  • 不支持水平扩展,因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium,起架构是单节点,所以Flink CDC 只支持单并发。在全量阶段读取阶段,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。
  • 全量读取阶段不支持 checkpoint: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。

2. Debezium 锁分析

Flink CDC 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。

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。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。

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以全局锁为例,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 是可以对应上的,因为表的 schema 是会改变的,比如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。

表锁是全局锁的退化版,因为全局锁的权限会比较高,因此在某些场景,用户只有表锁。表锁锁的时间会更长,因为表锁有个特征: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。

经过上面分析,接下来看看这些锁到底会造成怎样严重的后果:

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Flink CDC 1.x 可以不加锁,能够满足大部分场景,但牺牲了一定的数据准确性。Flink CDC 1.x 默认加全局锁,虽然能保证数据一致性,但存在上述 hang 住数据的风险。

通过上面的分析,可以知道 2.0 的设计方案,核心要解决上述的三个问题,即支持无锁、水平扩展、checkpoint。

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DBlog 这篇论文里描述的无锁算法如下图所示:

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左边是 Chunk 的切分算法描述,Chunk 的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。

右边是每个 Chunk 的无锁读算法描述,该算法的核心思想是在划分了 Chunk 后,对于每个 Chunk 的全量读取和增量读取,在不用锁的条件下完成一致性的合并。Chunk 的切分如下图所示:

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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。

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。

Flink CDC 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:

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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是 chunk 中最新的数据。

上图描述的是单个 Chunk 的一致性读,但是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?

这个就是基于 FLIP-27 来优雅地实现的,通过下图可以看到有 SourceEnumerator 的组件,这个组件主要用于 Chunk 的划分,划分好的 Chunk 会提供给下游的 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 我们能较为方便地做到 chunk 粒度的 checkpoint。

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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。

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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。

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对于大部分用户来讲,其实无需过于关注如何无锁算法和分片的细节,了解整体的流程就好。

整体流程可以概括为,首先通过主键对表进行 Snapshot Chunk 划分,再将 Snapshot Chunk 分发给多个 SourceReader,每个 Snapshot Chunk 读取时通过算法实现无锁条件下的一致性读,SourceReader 读取时支持 chunk 粒度的 checkpoint,在所有 Snapshot Chunk 读取完成后,下发一个 binlog chunk 进行增量部分的 binlog 读取,这便是 Flink CDC 2.0 的整体流程,如下图所示:

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Flink CDC 是一个完全开源的项目,项目所有设计和源码目前都已贡献到开源社区,Flink CDC 2.0 也已经正式发布,此次的核心改进和提升包括:

  • 提供 MySQL CDC 2.0,核心feature 包括
    • 并发读取,全量数据的读取性能可以水平扩展;
    • 全程无锁,不对线上业务产生锁的风险;
    • 断点续传,支持全量阶段的 checkpoint。
  • 搭建文档网站,提供多版本文档支持,文档支持关键词搜索

笔者用 TPC-DS 数据集中的 customer 表进行了测试,Flink 版本是 1.13.1,customer 表的数据量是 6500 万条,Source 并发为 8,全量读取阶段:

  • MySQL CDC 2.0 用时 13 分钟;
  • MySQL CDC 1.4 用时 89 分钟;
  • 读取性能提升 6.8 倍。

为了提供更好的文档支持,Flink CDC 社区搭建了文档网站,网站支持对文档的版本管理:

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文档网站支持关键字搜索功能,非常实用:

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四、未来规划

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关于 CDC 项目的未来规划,我们希望围绕稳定性,进阶 feature 和生态集成三个方面展开。

  • 稳定性

    • 通过社区的方式吸引更多的开发者,公司的开源力量提升 Flink CDC 的成熟度;
    • 支持 Lazy Assigning。Lazy Assigning 的思路是将 chunk 先划分一批,而不是一次性进行全部划分。当前 Source Reader 对数据读取进行分片是一次性全部划分好所有 chunk,例如有 1 万个 chunk,可以先划分 1 千个 chunk,而不是一次性全部划分,在 SourceReader 读取完 1 千 chunk 后再继续划分,节约划分 chunk 的时间。
  • 进阶 Feature

    • 支持 Schema Evolution。这个场景是:当同步数据库的过程中,突然在表中添加了一个字段,并且希望后续同步下游系统的时候能够自动加入这个字段;
    • 支持 Watermark Pushdown 通过 CDC 的 binlog 获取到一些心跳信息,这些心跳的信息可以作为一个 Watermark,通过这个心跳信息可以知道到这个流当前消费的一些进度;
    • 支持 META 数据,分库分表的场景下,有可能需要元数据知道这条数据来源哪个库哪个表,在下游系统入湖入仓可以有更多的灵活操作;
    • 整库同步:用户要同步整个数据库只需一行 SQL 语法即可完成,而不用每张表定义一个 DDL 和 query。
  • 生态集成

    • 集成更多上游数据库,如 Oracle,MS SqlServer。Cloudera 目前正在积极贡献 oracle-cdc connector;
    • 在入湖层面,Hudi 和 Iceberg 写入上有一定的优化空间,例如在高 QPS 入湖的时候,数据分布有比较大的性能影响,这一点可以通过与生态打通和集成继续优化。

最后,欢迎大家加入 Flink CDC 用户群一起交流。

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附录

[1] Flink-CDC 项目地址

[2] Flink-CDC 文档网站

[3] Percona - MySQL 全局锁时间分析

[4] DBLog - 无锁算法论文

[5] Flink FLIP-27 设计文档


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SmartNews:基于 Flink 加速 Hive 日表生产的实践
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