Flink 最佳实践之 通过 TiCDC 将 TiDB 数据流入 Flink

0. 背景介绍

本文将介绍如何将 TiDB 中的数据,通过 TiCDC 导入到 Kafka 中,继而被 Flink 消费的案例。

为了能够快速的验证整套流程的功能性,所有的组件都以单机的形式部署。如果需要在生产环境中部署,建议将每一个组件替换成高可用的集群部署方案。

其中,我们单独创建了一套 Zookeeper 单节点环境,Flink、Kafka、等组件共用这个 Zookeeper 环境。

针对于所有需要 JRE 的组件,如 Flink,Kafka,Zookeeper,考虑到升级 JRE 可能会影响到其他的应用,我们选择每个组件独立使用自己的 JRE 环境。

本文分为两个部分,其中,前五小节主要介绍基础环境的搭建,最后一个小节介绍了数据是如何在各个组件中流通的。

数据的流动经过了以下的组件:

  • TiDB 的 TiCDC 组件生成了 canal-json 协议的流数据
  • TiCDC 将流数据推送到 Kafka 的 Topic 中
  • Flink 通过 flink-sql-connector-kafka API,消费 Kafka Topic 中的数据

1. 应用场景介绍

TiDB + Flink 的结构,支持开发与运行多种不同种类的应用程序。

目前主要的特性主要包括:

  • 批流一体化
  • 精密的状态管理
  • 事件时间支持
  • 精确的一次状态一致性保障

Flink 可以运行在包括 YARN、Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上,还支持裸机集群上独立部署。TiDB 可以部署 AWS、Kubernetes、GCP GKE 上,同时也支持使用 TiUP 在裸机集群上独立部署。

TiDB + Flink 结构常见的几类应用如下:

  • 事件驱动型应用

    • 反欺诈
    • 异常检测
    • 基于规则的报警
    • 业务流程监控
  • 数据分析应用

    • 网络质量监控
    • 产品更新及试验评估分析
    • 事实数据即席分析
    • 大规模图分析
  • 数据管道应用

    • 电商实时查询索引构建
    • 电商持续 ETL

2. 环境介绍

2.1 操作系统环境

[root@r20 topology]# cat /etc/redhat-release
CentOS Stream release 8

2.2 软件环境

2.3 机器分配

Hostname IP Component
r21 192.168.12.21 TiDB Cluster
r22 192.168.12.22 Kafka
r23 192.168.12.23 Flink
r24 192.168.12.24 Zookeeper

3. 部署 TiDB Cluster

与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:

  • 纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容
  • 支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在大多数场景下可以直接替换 MySQL
  • 默认支持高可用,在少数副本失效的情况下,数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明
  • 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账
  • 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景

在内核设计上,TiDB 分布式数据库将整体架构拆分成了多个模块,各模块之间互相通信,组成完整的 TiDB 系统。对应的架构图如下:

在本文中,我们只做最简单的功能测试,所以部署了一套单节点但副本的 TiDB,涉及到了以下的三个模块:

  • TiDB Server:SQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。
  • PD (Placement Driver) Server:整个 TiDB 集群的元信息管理模块,负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构,提供 TiDB Dashboard 管控界面,并为分布式事务分配事务 ID。
  • TiKV Server:负责存储数据,从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。
  • TiCDC:TiCDC 是一款通过拉取 TiKV 变更日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有将数据还原到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议 (TiCDC Open Protocol),支持其他系统订阅数据变更。

3.1 TiUP 部署模板文件

# # Global variables are applied to all deployments and used as the default value of
# # the deployments if a specific deployment value is missing.
global:
  user: "tidb"
  ssh_port: 22
  deploy_dir: "/opt/tidb-c1/"
  data_dir: "/opt/tidb-c1/data/"
# # Monitored variables are applied to all the machines.
#monitored:
#  node_exporter_port: 19100
#  blackbox_exporter_port: 39115
#  deploy_dir: "/opt/tidb-c3/monitored"
#  data_dir: "/opt/tidb-c3/data/monitored"
#  log_dir: "/opt/tidb-c3/log/monitored"
# # Server configs are used to specify the runtime configuration of TiDB components.
# # All configuration items can be found in TiDB docs:
# # - TiDB: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/tidb-server/configuration-file/
# # - TiKV: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/tikv-server/configuration-file/
# # - PD: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/pd-server/configuration-file/
# # All configuration items use points to represent the hierarchy, e.g:
# #   readpool.storage.use-unified-pool
# #
# # You can overwrite this configuration via the instance-level `config` field.
server_configs:
  tidb:
    log.slow-threshold: 300
    binlog.enable: false
    binlog.ignore-error: false
    tikv-client.copr-cache.enable: true
  tikv:
    server.grpc-concurrency: 4
    raftstore.apply-pool-size: 2
    raftstore.store-pool-size: 2
    rocksdb.max-sub-compactions: 1
    storage.block-cache.capacity: "16GB"
    readpool.unified.max-thread-count: 12
    readpool.storage.use-unified-pool: false
    readpool.coprocessor.use-unified-pool: true
    raftdb.rate-bytes-per-sec: 0
  pd:
    schedule.leader-schedule-limit: 4
    schedule.region-schedule-limit: 2048
    schedule.replica-schedule-limit: 64
pd_servers:
  - host: 192.168.12.21
    ssh_port: 22
    name: "pd-2"
    client_port: 12379
    peer_port: 12380
    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/pd-12379"
    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/pd-12379"
    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/pd-12379"
    numa_node: "0"
    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.pd` values.
    config:
      schedule.max-merge-region-size: 20
      schedule.max-merge-region-keys: 200000
tidb_servers:
  - host: 192.168.12.21
    ssh_port: 22
    port: 14000
    status_port: 12080
    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/tidb-14000"
    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/tidb-14000"
    numa_node: "0"
    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.tidb` values.
    config:
      log.slow-query-file: tidb-slow-overwrited.log
      tikv-client.copr-cache.enable: true
tikv_servers:
  - host: 192.168.12.21
    ssh_port: 22
    port: 12160
    status_port: 12180
    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/tikv-12160"
    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/tikv-12160"
    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/tikv-12160"
    numa_node: "0"
    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.tikv` values.
    config:
      server.grpc-concurrency: 4
      #server.labels: { zone: "zone1", dc: "dc1", host: "host1" }
cdc_servers:
  - host: 192.168.12.21
    ssh_port: 22
    port: 18300
    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/cdc-18300"
    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/ticdc-18300"
    config:
      enable-old-value: true
#monitoring_servers:
#  - host: 192.168.12.21
#    ssh_port: 22
#    port: 19090
#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/prometheus-19090"
#    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/prometheus-19090"
#    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/prometheus-19090"
#grafana_servers:
#  - host: 192.168.12.21
#    port: 13000
#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/grafana-13000"
#alertmanager_servers:
#  - host: 192.168.12.21
#    ssh_port: 22
#    web_port: 19093
#    cluster_port: 19094
#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/alertmanager-19093"
#    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/alertmanager-19093"
#    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/alertmanager-19093"

3.2 TiDB Cluster 环境

本文重点非部署 TiDB Cluster,作为快速实验环境,只在一台机器上部署但副本的 TiDB Cluster 集群。不需要部署监控环境。

[root@r20 topology]# tiup cluster display tidb-c1-v409
Starting component `cluster`: /root/.tiup/components/cluster/v1.3.2/tiup-cluster display tidb-c1-v409
Cluster type:       tidb
Cluster name:       tidb-c1-v409
Cluster version:    v4.0.9
SSH type:           builtin
Dashboard URL:      http://192.168.12.21:12379/dashboard
ID                   Role  Host           Ports        OS/Arch       Status   Data Dir                      Deploy Dir
--                   ----  ----           -----        -------       ------   --------                      ----------
192.168.12.21:18300  cdc   192.168.12.21  18300        linux/x86_64  Up       -                             /opt/tidb-c1/cdc-8300
192.168.12.21:12379  pd    192.168.12.21  12379/12380  linux/x86_64  Up|L|UI  /opt/tidb-c1/data/pd-12379    /opt/tidb-c1/pd-12379
192.168.12.21:14000  tidb  192.168.12.21  14000/12080  linux/x86_64  Up       -                             /opt/tidb-c1/tidb-14000
192.168.12.21:12160  tikv  192.168.12.21  12160/12180  linux/x86_64  Up       /opt/tidb-c1/data/tikv-12160  /opt/tidb-c1/tikv-12160
Total nodes: 4

创建用于测试的表:

mysql> show create table t1;
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table                                                                                                                  |
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| t1    | CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin |
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

4. 部署 Zookeeper 环境

在本实验中单独配置 Zookeeper 环境,为 Kafka 和 Flink 环境提供服务。

作为实验演示方案,只部署单机环境。

4.1 解压 Zookeeper 包

[root@r24 soft]# tar vxzf apache-zookeeper-3.6.2-bin.tar.gz
[root@r24 soft]# mv apache-zookeeper-3.6.2-bin /opt/zookeeper

4.2 部署用于 Zookeeper 的 jre

个人建议每个独立的应用程序都使用自己的 jre 环境,这样可以避免因为升级 jre 影响到其他应用程序:

[root@r24 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz
[root@r24 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/zookeeper/jre

修改 /opt/zookeeper/bin/zkEnv.sh 文件,增加 JAVA_HOME 环境变量:

## add bellowing env var in the head of zkEnv.sh
JAVA_HOME=/opt/zookeeper/jre

4.3 创建 Zookeeper 的配置文件

[root@r24 conf]# cat zoo.cfg | grep -v "#"
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper/data
clientPort=2181

4.4 启动 Zookeeper

[root@r24 bin]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start

4.5 检查 Zookeeper 的状态

## check zk status
[root@r24 bin]# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: standalone
## check OS port status
[root@r24 bin]# netstat -ntlp
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name
tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      942/sshd
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      15062/java
tcp6       0      0 :::8080                 :::*                    LISTEN      15062/java
tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      942/sshd
tcp6       0      0 :::44505                :::*                    LISTEN      15062/java
## use zkCli tool to check zk connection
[root@r24 bin]# ./zkCli.sh -server 192.168.12.24:2181

4.6 关于 Zookeeper 的建议

我个人有一个关于 Zookeeper 的不成熟的小建议:

Zookeeper 集群版本一定要开启网络监控。

特别是要关注 system metrics 里面的 network bandwidth。

5. 部署 Kafka

Kafka 是一个分布式流处理平台,主要应用于两大类的应用中:

  • 构造实时流数据管道,它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)
  • 构建实时流式应用程序,对这些流数据进行转换或者影响。 (就是流处理,通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化)

Kafka 有四个核心的 API:

The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ,并且对发布给他们的流式数据进行处理。The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器,消费一个或者多个topic产生的输入流,然后生产一个输出流到一个或多个topic中去,在输入输出流中进行有效的转换。The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者,将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如,连接到一个关系型数据库,捕捉表(table)的所有变更内容。

在本实验中只做功能性验证,只搭建一个单机版的 Kafka 环境。

5.1 下载并解压 Kafka

[root@r22 soft]# tar vxzf kafka_2.13-2.7.0.tgz
[root@r22 soft]# mv kafka_2.13-2.7.0 /opt/kafka

5.2 部署用于 Kafka 的 jre

[root@r22 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz
[root@r22 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/kafka/jre

修改 Kafka 的 jre 环境变量:

[root@r22 bin]# vim /opt/kafka/bin/kafka-run-class.sh
## add bellowing line in the head of kafka-run-class.sh
JAVA_HOME=/opt/kafka/jre

5.3 修改 Kafka 配置文件

修改 Kafka 配置文件 /opt/kafka/config/server.properties:

## change bellowing variable in /opt/kafka/config/server.properties
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://192.168.12.22:9092
log.dirs=/opt/kafka/logs
zookeeper.connect=i192.168.12.24:2181

5.4 启动 Kafka

[root@r22 bin]# /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/kafka/config/server.properties

5.5 查看 Kafka 的版本信息

Kafka 并没有提供 --version 的 optional 来查看 Kafka 的版本信息:

[root@r22 ~]# ll /opt/kafka/libs/ | grep kafka
-rw-r--r-- 1 root root  4929521 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0.jar
-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0.jar.asc
-rw-r--r-- 1 root root    41793 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0-javadoc.jar
-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0-javadoc.jar.asc
-rw-r--r-- 1 root root   892036 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0-sources.jar
-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0-sources.jar.asc
... ...

其中 2.13 是 scale 的版本信息,2.7.0 是 Kafka 的版本信息。

6. 部署 Flink

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。

支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。

本实验只做功能性测试,仅部署单机 Flink 环境。

6.1 下载并分发 Flink

[root@r23 soft]# tar vxzf flink-1.12.1-bin-scala_2.11.tgz
[root@r23 soft]# mv flink-1.12.1 /opt/flink

6.2 部署 Flink 的 jre

[root@r23 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz
[root@r23 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/flink/jre

6.3 添加 flink-sql-connector-kafka library

[root@r23 soft]# mv flink-sql-connector-kafka_2.12-1.12.0.jar /opt/flink/lib/

6.4 部署 Flink jre

[root@r23 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz
[root@r23 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/flink/jre

6.5 修改 Flink 配置文件

## add or modify bellowing lines in /opt/flink/conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: 192.168.12.23
env.java.home: /opt/flink/jre

6.6 启动 Flink

[root@r23 ~]# /opt/flink/bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host r23.
Starting taskexecutor daemon on host r23.

6.7 查看 Flink GUI

7. 配置数据流向

7.1 ticdc -> Kafka 通路

TiCDC 运行时是一种无状态节点,通过 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步。

TiCDC 的系统架构如下图所示:

TiCDC 的系统角色:

  • TiKV CDC 组件:只输出 key-value (KV) change log。

    • 内部逻辑拼装 KV change log。
    • 提供输出 KV change log 的接口,发送数据包括实时 change log 和增量扫的 change log。
  • Capture:TiCDC 运行进程,多个 capture 组成一个 TiCDC 集群,负责 KV change log 的同步。

    • 每个 capture 负责拉取一部分 KV change log。
    • 对拉取的一个或多个 KV change log 进行排序。
    • 向下游还原事务或按照 TiCDC Open Protocol 进行输出。

7.1.1 创建一个 Kafka Topic

创建 Kafka Topic ticdc-test

[root@r22 ~]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --create \
> --zookeeper 192.168.12.24:2181 \
> --config max.message.bytes=12800000 \
> --config flush.messages=1 \
> --replication-factor 1 \
> --partitions 1 \
> --topic ticdc-test
Created topic ticdc-test.

查看 Kafka 中所有的 Topic

[root@r22 ~]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.12.24:2181
ticdc-test

查看 Kafka 中 Topic ticdc-test 的信息

[root@r22 ~]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.12.24:2181  --topic ticdc-test
Topic: ticdc-test       PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1    Configs: max.message.bytes=12800000,flush.messages=1
        Topic: ticdc-test       Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0

7.1.2 在 TiCDC 中创建 Kafka 的changefeed

创建 changefeed 配置文件,打开 enable-old-value:

## create a changefeed configuration file
[root@r21 ~]# cat /opt/tidb-c1/cdc-18300/conf/cdc-changefeed-old-value-enabled.conf
enable-old-value=true

创建 Kafka 的 changefeed:

## create a changefeed for kafka
[root@r21 ~]# /opt/tidb-c1/cdc-18300/bin/cdc cli changefeed create \
> --pd=http://192.168.12.21:12379  \
> --sink-uri="kafka://192.168.12.22:9092/ticdc-test?kafka-version=2.7.0&partition-num=1&max-message-bytes=67108864&replication-factor=1&enable-old-value=true&protocol=canal-json" \
> --changefeed-id="ticdc-kafka" \
> --config=/opt/tidb-c1/cdc-18300/conf/cdc-changefeed-old-value-enabled.conf
Create changefeed successfully!
ID: ticdc-kafka
Info: {"sink-uri":"kafka://192.168.12.22:9092/ticdc-test?kafka-version=2.7.0\u0026artition-num=1\u0026max-message-bytes=67108864\u0026replication-factor=1\u0026enable-old-value=true\u0026protocol=canal-json","opts":{"max-message-bytes":"67108864"},"create-time":"2021-02-22T00:08:50.185073755-05:00","start-ts":423092690661933057,"target-ts":0,"admin-job-type":0,"sort-engine":"memory","sort-dir":".","config":{"case-sensitive":true,"enable-old-value":true,"force-replicate":false,"check-gc-safe-point":true,"filter":{"rules":["*.*"],"ignore-txn-start-ts":null,"ddl-allow-list":null},"mounter":{"worker-num":16},"sink":{"dispatchers":null,"protocol":"canal-json"},"cyclic-replication":{"enable":false,"replica-id":0,"filter-replica-ids":null,"id-buckets":0,"sync-ddl":false},"scheduler":{"type":"table-number","polling-time":-1}},"state":"normal","history":null,"error":null,"sync-point-enabled":false,"sync-point-interval":600000000000}
[root@r21 ~]# cat /opt/tidb-c1/cdc-18300/conf/cdc-changefeed-old-value-enabled.conf

其中 Kafka 的 sink url 参数配置如下:

参数 解析
192.168.12.22 下游 Kafka 对外提供服务的 IP
9092 游 Kafka 的连接端口
ticdc-test 使用的 Kafka topic 名字
kafka-version 2.7.0
partition-num 下游 Kafka partition 数量(可选,不能大于实际 partition 数量。如果不填会自动获取 partition 数量。)
max-message-bytes 每次向 Kafka broker 发送消息的最大数据量(可选,默认值 64MB
replication-factor kafka 消息保存副本数(可选,默认值 1
enable-old-value 文档上就是这么写的,但是有用吗?没有。大坑。
protocol 输出到 kafka 消息协议,可选值有 defaultcanalavromaxwell(默认值为 default) 这里面哪一个都是不对的。应该使用 canal-json。

查看已经创建的 changefeed:

[root@r21 ~]# /opt/tidb-c1/cdc-18300/bin/cdc cli changefeed --pd=http://192.168.12.21:12379 list
[
  {
    "id": "ticdc-kafka",
    "summary": {
      "state": "normal",
      "tso": 423092789699936258,
      "checkpoint": "2021-02-22 00:15:07.974",
      "error": null
    }
  }
]

查看 ticdc-kafka changefeed 的信息:

[root@r21 ~]# /opt/tidb-c1/cdc-18300/bin/cdc cli changefeed --pd=http://192.168.12.21:12379 query -c ticdc-kafka
{
  "info": {
    "sink-uri": "kafka://192.168.12.22:9092/ticdc-test?kafka-version=2.7.0\u0026artition-num=1\u0026max-message-bytes=67108864\u0026replication-factor=1\u0026enable-old-value=true\u0026protocol=canal                                                                            -json",
    "opts": {
      "max-message-bytes": "67108864"
    },
    "create-time": "2021-02-22T00:08:50.185073755-05:00",
    "start-ts": 423092690661933057,
    "target-ts": 0,
    "admin-job-type": 0,
    "sort-engine": "memory",
    "sort-dir": ".",
    "config": {
      "case-sensitive": true,
      "enable-old-value": true,
      "force-replicate": false,
      "check-gc-safe-point": true,
      "filter": {
        "rules": [
          "*.*"
        ],
        "ignore-txn-start-ts": null,
        "ddl-allow-list": null
      },
      "mounter": {
        "worker-num": 16
      },
      "sink": {
        "dispatchers": null,
        "protocol": "canal-json"
      },
      "cyclic-replication": {
        "enable": false,
        "replica-id": 0,
        "filter-replica-ids": null,
        "id-buckets": 0,
        "sync-ddl": false
      },
      "scheduler": {
        "type": "table-number",
        "polling-time": -1
      }
    },
    "state": "normal",
    "history": null,
    "error": null,
    "sync-point-enabled": false,
    "sync-point-interval": 600000000000
  },
  "status": {
    "resolved-ts": 423093295690285057,
    "checkpoint-ts": 423093295428403201,
    "admin-job-type": 0
  },
  "count": 0,
  "task-status": []
}

7.1.3 查看 Kafka 中 consumer 信息

在 TiCDC 中创建 Kafka 的 changefeed,将数据流向 Kafka 中的 ticdc-test topic 后,TiCDC -> Kafka 的通道就已经建立了。

插入一条数据用以测试:

mysql> insert into t1 values(1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

可以看到 TiCDC 的日志输出中有以下信息:

[2021/02/22 01:14:02.816 -05:00] [INFO] [statistics.go:118] ["sink replication status"] [name=MQ] [changefeed=ticdc-kafka] [captureaddr=192.168.12.21:18300] [count=1] [qps=0]

此时查看 Kafka 的 consumer 信息,可以看到数据已经过来了:

[root@r22 bin]# /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.12.22:9092 --topic ticdc-test --from-beginning
{"id":0,"database":"test","table":"t1","pkNames":["id"],"isDdl":false,"type":"INSERT","es":1613974420325,"ts":0,"sql":"","sqlType":{"id":-5},"mysqlType":{"id":"int"},"data":[{"id":"1"}],"old":[null]}

7.2 Kafka -> Flink 通路

在 Flink 的 sql-client 中,创建 t1 表,connector 使用 kafka 类型:

[root@r23 ~]# /opt/flink/bin/sql-client.sh embedded
## create a test table t1 in 
Flink SQL> create table t1(id int)
> WITH (
>  'connector' = 'kafka',
>  'topic' = 'ticdc-test',
>  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.12.22:9092',
>  'properties.group.id' = 'cdc-test-consumer-group',
>  'format' = 'canal-json',
>  'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
> );
Flink SQL> select * from t1;

在 TiDB 中插入数据,从 Flink 中进行查询:

## insert a test row in TiDB
mysql> insert into test.t1 values(4);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
## check the result from Flink
                                                                                             SQL Query Result (Table)
 Refresh: 1 s                                                                                    Page: Last of 1                                                                            Updated: 03:02:28.838
                        id
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