1，什么是cdc
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
2，flink的cdc
项目地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors
项目文档：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/
3，环境准备
- mysql
- elasticsearch
- flink on yarn
说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用yarn，直接用flink standalone环境吧。
本例使用版本如下：
下面两个地址下载flink的依赖包，放在lib目录下面。
下载地址：
1、https://repo.maven.apache.org/maven2/com/alibaba/ververica/
flink-sql-connector-mysql-cdc-1.4.0.jar
此仓库提供的最新版本为1.4.0，如需新版本可自行编译或者去https://mvnrepository.com/下载。
2、https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/
flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.5.jar
小坑：此处使用的是es7，由于本地环境是es8导致无法创建索引，又重新安装es7测试成功。
4，启动flink
启动flink集群
启动成功的话，可以在 http://localhost:8081/ 访问到 Flink Web UI，如下所示：
启动flink sql-client
./sql-client.sh
不加任何参数进入交互式界面。
./sql-client.sh -f /tmp/aa.sql
-f：就是接sql文件。即不用进行交互式查询，这里注意：aa.sql文件里的insert语句会被分开成一个个job。
如果想要在一个job里提交就要注意写法，即：
在1.15.0以前语法：
BEGIN STATEMENT SET;
-- one or more INSERT INTO statements
{ INSERT INTO|OVERWRITE <select_statement>; }+
END;
自定义job名称： set pipeline.name = totalTask;
启动成功后，可以看到如下的页面：
5，数据同步初始化
1）mysql数据库原始表
CREATE TABLE `product_view` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`product_id` int(11) NOT NULL,
`server_id` int(11) NOT NULL,
`duration` int(11) NOT NULL,
`times` varchar(11) NOT NULL,
`time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `time` (`time`),
KEY `user_product` (`user_id`,`product_id`) USING BTREE,
KEY `times` (`times`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
-- 样本数据
INSERT INTO `product_view` VALUES ('1', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('2', '1', '1', '1', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('3', '1', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('4', '1', '1', '2', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('5', '8', '1', '1', '120', '120', '2020-05-14 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('6', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('7', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-24 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('8', '8', '1', '3', '120', '120', '2020-04-23 13:14:00');
INSERT INTO `product_view` VALUES ('9', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
2）flink 创建source数据库关联表
CREATE TABLE product_view_source (
`id` int,
`user_id` int,
`product_id` int,
`server_id` int,
`duration` int,
`times` string,
`time` timestamp,
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = '10.34.100.209',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = '123',
'database-name' = 'flinkcdc_test',
'table-name' = 'product_view',
'server-id' = '5401'
);
这样，我们在flink-sql client操作这个表相当于操作mysql里面的对应表。
3）flink 创建sink，数据库关联表elasticsearch
CREATE TABLE product_view_sink(
`id` int,
`user_id` int,
`product_id` int,
`server_id` int,
`duration` int,
`times` string,
`time` timestamp,
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'elasticsearch-7',
'hosts' = 'http://10.34.100.156:9200',
'index' = 'product_view_index'
);
这样，es里的product_view_index这个索引在数据同步时会被自动创建，如果想指定一些属性，可以提前手动创建好索引。往product_view_sink里面插入数据，可以发现es中已经有数据了。
查看flink创建的表
查看flink表数据
select * from product_view_source;
select * from product_view_sink;
由此可见，sink不能直接使用sql查询。
4）建立同步任务
insert into product_view_sink select * from product_view_source;
这个时候是可以退出flink sql-client的，然后进入flink web-ui，可以看到mysql表数据已经同步到elasticsearch中了，对mysql进行插入删除更新，elasticsearch都是同步更新的。
查看任务
查看es数据
6，数据实时同步
1）新增记录
mysql数据库插入一条记录
INSERT INTO `product_view` VALUES ('10', '8', '1', '2', '120', '120', '2020-05-13 13:14:00');
查询es，新增一条记录
2）删除记录
mysql数据库删除一条记录
DELETE FROM `product_view` where id=10;
查询es，减少一条记录
3）更新记录
es原始记录
mysql更新一条记录
UPDATE `product_view` SET user_id=100,product_id=101 WHERE id=2;
变更后es记录
7，遇到的问题
1）资源不足
flink默认taskmanager.numberOfTaskSlots=1即只能运行一个子任务，一般设置为机器的CPU核心数。
2）重复server-id
1、前提：单个提交job任务，即每个insert语句形成一个job，就是一个同步任务。
结论：通过实践可知，所有具有相同server-id的source表，只能选择其中一个且被一个job使用。实用性很差，只是测试时踩的坑记录一下。
场景：假如source1和source2表具有相同的server-id，如果job1中使用了source1（不能同时使用source1和source2），那其他job就不能在用source1、source2了。
分析：先提交一个job1并且已经在同步了，此时如果提交的job2中有source表与job1中source表有相同的server-id，或job2中使用和job1中重复的source表，那job2也从job1已经读到的binlog位置开始读就会有问题，直接报如下错误。
2、前提：批量提交同步任务，即将多个insert语句放在一起形成一个job，一个insert对应一个同步任务，一个job包含多个同步任务。
结论：通过实践可知，不同的同步任务（即不同的insert语句）可以使用同一个source表，但不建议共享，可能造成数据丢失。但一个同步任务不能使用相同的server-id的source表。
场景：假如source1和source2表具有相同的server-id，如果任务1使用source1（不能同时使用source1和source2）,其他任务还可以使用source1。
分析：同时提交任务1和任务2并且都使用到了source1，等于2个任务共同维护source1的binlog状态，此时可能导致某个任务从错误的binlog位置读取数据，从而导致数据丢失。
最佳实践：一个同步任务中（一个insert语句）使用到的每个source表都对应一个不同server-id。同一个source表如在多个job或任务中使用，就在每个job或每个任务中设置不同的表名及server-id。这样对于相同的source表在每个job或任务中都各自维护一份binlog状态了。
举例说明：如order表需要在3个job或同步任务中使用，job1中name=order1,server-id=5401;job2中name=order2,server-id=5402;job3中name=order3,server-id=5403;这样3个job就会各自维护各自的关于order表的binlog状态。
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