解读重要功能特性：新手入门 Apache SeaTunnel CDC 原创

引言

点亮 ⭐️ Star · 照亮开源之路

https://github.com/apache/incubator-seatunnel

为什么说 CDC 是SeaTunnel平台中的一个重要功能特性？今天这篇文章跟大家分享一下 CDC 是什么？目前市面上的 CDC 工具现有的痛点有哪些？SeaTunnel面对这些痛点设计的架构目标是什么？另外包括社区的展望和目前在做的一些事情。

总体来说，市面上已经有这么多 CDC 工具了，我们为什么还要重复去造一个轮子？

带着这个疑问，我先给大家简要介绍下 CDC 是什么！ CDC 的全称是 Change Data Capture，它就是一个数据变更捕获。变更数据捕获 (CDC) 使用 Server 代理来记录应用于表的插入、更新和删除活动。 这样，就可以按易于使用的关系格式提供这些更改的详细信息。 将为修改的行捕获列信息以及将更改应用于目标环境所需的元数据，并将其存储在镜像所跟踪源表的列结构的更改表中。

CDC的使用场景

异构数据库之间的数据同步或备份 / 建立数据分析计算平台

在 MySQL，PostgreSQL，MongoDB 等等数据库之间互相同步数据，或者把这些数据库的数据同步到 Elasticsearch 里以供全文搜索，当然也可以基于 CDC 对数据库进行备份。而数据分析系统可以通过订阅感兴趣的数据表的变更，来获取所需要的分析数据进行处理，不需要把分析流程嵌入到已有系统中，以实现解耦。

微服务之间共享数据状态

在微服务大行其道的今日，微服务之间信息共享一直比较复杂，CDC 也是一种可能的解决方案，微服务可以通过 CDC 来获取其他微服务数据库的变更，从而获取数据的状态更新，执行自己相应的逻辑。

更新缓存 / CQRS 的 Query 视图更新

通常缓存更新都比较难搞，可以通过 CDC 来获取数据库的数据更新事件，从而控制对缓存的刷新或失效。

而 CQRS 是什么又是一个很大的话题，简单来讲，你可以把 CQRS 理解为一种高配版的读写分离的设计模式。举个例子，我们前面讲了可以利用 CDC 将 MySQL 的数据同步到 Elasticsearch 中以供搜索，在这样的架构里，所有的查询都用 ES 来查，但在想修改数据时，并不直接修改 ES 里的数据，而是修改上游的 MySQL 数据，使之产生数据更新事件，事件被消费者消费来更新 ES 中的数据，这就基本上是一种 CQRS 模式。而在其他 CQRS 的系统中，也可以利用类似的方式来更新查询视图。

现有CDC组件

开源组件	Canal	Debezium	Flink CDC
支持数据库	仅支持MySQL	支持MySQL、Postgre SQL、Oracle 等	支持MySQL、Postgre SQL、Oracle 等
同步历史数据	不支持	单并行锁表	多并行无锁
输出端	Kafka、RocketMQ	Kafka	Flink Connector

Canal

数据库它仅支持MySQL，不支持同步历史数据，只能同步增量数据，输出端除了支持 canal client/adapter（适配工作量很大），还支持了的Kafka 和 RocketMQ。

Debezium

支持的数据库比较多，不仅支持MySQL，PG，Oracle，还支持其它 Mongo DB 等数据库，同时支持同步历史数据，不过历史数据读取方式是：一个快照读整个表，如果你表很大，就会像sqoop一样读特别久。如果中途失败了，需要从头开始读，这样会出现一些问题。而且输出端上支持的就更加少，仅仅支持通过 Kafka 输出。

Flink CDC

Flink CDC 和前两个定位上就不一样。它实际就是 Flink 生态的 connector，就是连接器组。目前也支持比较多的数据库，像 MySQL PG，Oracle， Mongo 这些数据库都是支持的。

相对于前面的开源组件，它持一个多边形无锁的算法。当然它也是参考到 Netflix DBLog 的无锁算法。因为它是基于 Flink 生态的，所以它输出端就比较多。只要是 Flink 生态有的connector，支持Upsert的Connector都是可以使用的。当然它也会存在很多问题，这个问题就是后面我会提到的。

现有组件存在的痛点

单表配置

如果用过Flink CDC 的朋友就会发现，我们需要对每一个表进行配置。比如我们想同步 10 张表，就要写 10 个 source 的SQL， 10 个 sink 的 SQL，如果你要进行 transform，就还要写 transform 的 SQL 。

这个情况下，小数量的表手写还可以应付，如果数量大可能就出现类型映射错误的问题，或者参数配置错误的问题，就会产生很高的运维成本（配置麻烦）。而 Apache SeaTunnel 定位就是一个简单易用的数据集成平台，我们期望解决这个问题。

不支持 Schema Evolution

支不支持 schema 的变更。实际上像Flink CDC 和 Debezium，两者支持 DDL 事件发送，但是不支持发送到Sink，让 Sink 做同步变更。或者 Fink CDC能拿到事件，但是无法发送到引擎中，因为引擎不能基于 DDL 事件去变更 transform 的 Type information ，Sink 没办法跟着 DDL 事件进行变更。

持有链接过多

如果有 100 张表，因为 Flink CDC 只支持一个 source 去同步一张表，每一张表都会使用一个链接，当表多的时候，使用的链接就特别多，就会对源头的 JDBC 数据库造成了很大的连接压力，并且会持有特别多的Binlog，也会像 worker 这种，也还会造成重复的日志解析。

SeaTunnel CDC架构目标

SeaTunnel CDC是基于市面上现有的 CDC 组件的优缺点，以及相关痛点问题做的架构设计。

• 支持基础的CDC
• 支持无锁并行快照历史数据
• 支持日志心跳检测和动态加表
• 支持分库分表和多结构表读取
• 支持Schema evolution

支持增量日志的读取，还至少要能够支持无锁并行快照历史数据的能力。

我们期望能够减少用户的运维成本，能够动态的加表，比如有时候想同步整个库，后面新增了一张表，你不需要手动去维护，可以不用再去改Job配置，也不用停止Job再重启一遍，这样就会减少很多麻烦。

支持分库分表和多结构表的读取，其实这也是我们最开始提到的每个表单独配置的问题。并且还支持 Schema evolution， DDL 的传输，还有在引擎中能支持 schema evolution 的变更，能够变更到 Transform 和 Sink 上面去。

CDC 基本流程

CDC基础流程包含:

• 快照阶段：用于读取表的历史数据

  • 最小Split粒度:表的主键范围数据

• 增量阶段：用于读取表的增量日志更改数据

  • 最小Split粒度:以表为单位

快照阶段

枚举器生成一个表的多个 SnapshotSplit，并将它们分配给 reader。

//  pseudo-code. 
public class SnapshotSplit implements SourceSplit {
    private final String splitId;
    private final TableId tableId;
    private final SeaTunnelRowType splitKeyType;
    private final Object splitStart;
    private final Object splitEnd;
}

当 SnapshotSplit 读取完成时，读取器将拆分的高水位线报告给枚举器。当所有 SnapshotSplit 都报告高水位线时，枚举器开始增量阶段。

//  pseudo-code. 
public class CompletedSnapshotSplitReportEvent implements SourceEvent {
    private final String splitId;
    private final Offset highWatermark;
}

快照阶段 - SnapshotSplit 读取流程

有4个步骤：

1. 日志低水位线：读取快照数据前获取当前日志偏移量。
2. 读取 SnapshotSplit 数据：读取属于split 的数据范围，这里分为两种情况

• • 案例1：步骤1&2不能原子化（MySQL）

    因为我们不能加表锁，也不能加基于低水位线的区间锁，所以第 1 步和第 2 步不是孤立的。

  • exactly-once：使用内存表保存历史数据 & 过滤日志数据从低水位线到高水位线

  • At-least-once：直接输出数据并使用低水位线而不是高水位线

  • 案例 2：步骤 1 和 2 可以原子化（Oracle）

    可以使用 for scn 来保证两步的原子化

  • Exactly-Once：直接输出数据并使用低水位线而不用去获取高水位线

3. 加载高水位线数据：
   • 步骤 2 中案例 1 & Exactly-Once：读取快照数据后获取当前日志偏移量。
   • 其他：使用低水位线代替高水位线
4. 如果高水位线>低水位线，读取范围日志数据

快照阶段—MySQL Snapshot Read & Exactly-once

因为我们无法确定查询语句在高低水位之间执行的位置，为了保证数据的 exactly-once，我们需要使用内存表来临时保存数据。

1. 日志低水位线：读取快照数据前获取当前日志偏移量。
2. 读取 SnapshotSplit 数据：读取属于 split 的范围数据，写入内存表。
3. 日志高水位线：读取快照数据后获取当前日志偏移量。
4. 读取范围日志数据：读取日志数据并写入内存表
5. 输出内存表的数据，释放内存使用量。

增量阶段

当所有快照拆分报告水位时，开始增量阶段。

结合所有快照拆分和水位信息，获得 LogSplits。

我们希望最小化日志连接的数量：

• 增量阶段默认只有一个 reader 工作，用户也可以根据需求去配置选项指定数量（不能超过 reader 数量）
• 一个 reader 最多获得一个连接

//  pseudo-code. 
public class LogSplit implements SourceSplit {
    private final String splitId;
    /**
     * All the tables that this log split needs to capture.
     */
    private final List<TableId> tableIds;
    /**
     * Minimum watermark for SnapshotSplits for all tables in this LogSplit
     */
    private final Offset startingOffset;
    /**
     * Obtained by configuration, may not end
     */
    private final Offset endingOffset;
    /**
     * SnapshotSplit information for all tables in this LogSplit.
     * </br> Used to support Exactly-Once.
     */
    private final List<CompletedSnapshotSplitInfo> completedSnapshotSplitInfos;
    /**
     * Maximum watermark in SnapshotSplits per table.
     * </br> Used to delete information in completedSnapshotSplitInfos, reducing state size.
     * </br> Used to support Exactly-Once.
     */
    private final Map<TableId, Offset> tableWatermarks;
}

//  pseudo-code. 
public class CompletedSnapshotSplitInfo implements Serializable {
    private final String splitId;
    private final TableId tableId;
    private final SeaTunnelRowType splitKeyType;
    private final Object splitStart;
    private final Object splitEnd;
    private final Offset watermark;
}

Exactly-Once：

• 阶段 1：在水印数据之前使用 completedSnapshotSplitInfos 过滤器。
• 阶段2：表不再需要过滤，在 completedSnapshotSplitInfos 中删除属于该表的数据，因为后面的数据需要处理。

At-Least-Once：无需过滤数据，且 completedSnapshotSplitInfos 不需要任何数据

动态发现新表

场景 1：发现新表时，枚举器处于快照阶段，直接分配新的 split。

场景 2：发现新表时，枚举器处于增量阶段。

在增量阶段动态发现新表。

1. 暂停 LogSplit reader。
2. Reader 暂停运行。
3. Reader 报告当前日志偏移量。
4. 将 SnapshotSplit 分配给阅读器。
5. Reader 执行快照阶段读取。
6. Reader 报告所有 SnapshotSplit 水位。
7. 为 Reader 分配一个新的 LogSplit。
8. Reader 再次开始增量读取并向枚举器确认。

多结构表同步

多结构表是为了解决连接器实例过多，配置过于复杂的问题。比如你只需要去配表的一个正则，或者配多个表名，不需要对每一个表去做配置。

• 优点：占用数据库连接少，减少数据库压力
• 缺点：在 SeaTunnel Engine 中，多个表会在一个管道中，容错的粒度会变大。

这个特性允许Source支持读取多个结构表，再使用侧流输出与单表流保持一致。Sink 如果也去支持多表，可能涉及改动比较多。所以第一阶段的目标只是让 Source 去支持多结构表，这里配置的逻辑可能会和原来的不一样，会通过 catalog 去读每一个 config 里面到底配了哪些表，再把表塞到 Source Connector 中，这里多表结构的 API 已经在 SeaTunnel 的 API 之中，但是还没有做相关的适配。

SeaTunnel CDC现状

目前开发完成的是 CDC 的基础能力，能够支持增量阶段和快照阶段， MySQL 也已经支持了，支持实时和离线。 MySQL 实时已经测试完成了，离线的测试还没有完成。 Schema 因为要涉及到Transfrom 和Sink 的变更，目前还没有支持的。动态发现新表还没有支持，多结构表目前已经预留了一些接口出来，但是适配的工作量比较大，可能等到 2023 年 Q1 季度可能会做这个事情。

Apache SeaTunnel 展望

作为一个Apache 孵化项目，Apache SeaTunnel 社区迅速发展，在接下来的社区规划中，主要有四个方向：

• 扩大与完善 Connector & Catalog 生态

  支持更多 Connector & Catalog，如TiDB、Doris、Stripe等，并完善现有的连接器，提高其可用性与性能等；

  支持CDC连接器，用于支持实时增量同步场景；

  对连接器感兴趣的同学可以关注该Umbrella：https://github.com/apache/incubator-seatunnel/issues/1946

• 支持引擎的更多版本

  如Spark 3.x, Flink 1.14.x等

  对支持Spark 3.3 感兴趣的同学可以关注该PR：https://github.com/apache/incubator-seatunnel/pull/2574

• 支持更多数据集成场景 （SeaTunnel Engine）

  用于解决整库同步、表结构变更同步、任务失败影响粒度大等现有引擎不能解决的痛点；

  对engine感兴趣的同学可以关注该Umbrella：https://github.com/apache/incubator-seatunnel/issues/2272

• 更简单易用（SeaTunnel Web）

  提供Web界面以DAG/SQL等方式使操作更简单，更加直观的展示Catalog、Connector、Job等；

  接入调度平台，使任务管理更简单；

  对Web 感兴趣的同学可以关注我们的Web子项目：https://github.com/apache/incubator-seatunnel-web

Apache SeaTunnel

Apache SeaTunnel(Incubating) 是一个分布式、高性能、易扩展、用于海量数据（离线 & 实时）同步和转化的数据集成平台

仓库地址： https://github.com/apache/incubator-seatunnel

网址：https://seatunnel.apache.org/

Proposal：https://cwiki.apache.org/confluence/display/INCUBATOR/SeaTunnelPro

Apache SeaTunnel (Incubating) 下载地址：https://seatunnel.apache.org/download

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