基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案

Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。

1、传统数据同步方案
2、基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案（Demo）
3、Flink SQL CDC 的更多应用场景
4、Flink SQL CDC 的未来规划

传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案

业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到 ES 中，改造后一段时间，又有需求需要写入到 Redis 缓存中。

很明显这种模式是不可持续发展的，这种双写到各个数据存储系统中可能导致不可维护和扩展，数据一致性问题等，需要引入分布式事务，成本和复杂度也随之增加。我们可以通过 CDC（Change Data Capture）工具进行解除耦合，同步到下游需要同步的存储系统。通过这种方式提高系统的稳健性，也方便后续的维护。

Flink SQL CDC 数据同步与原理解析

CDC 全称是 Change Data Capture ，它是一个比较广义的概念，只要能捕获变更的数据，我们都可以称为 CDC 。业界主要有基于查询的 CDC 和基于日志的 CDC ，可以从下面表格对比他们功能和差异点。

经过以上对比，我们可以发现基于日志 CDC 有以下这几种优势：

• 能够捕获所有数据的变化，捕获完整的变更记录。在异地容灾，数据备份等场景中得到广泛应用，如果是基于查询的 CDC 有可能导致两次查询的中间一部分数据丢失
• 每次 DML 操作均有记录无需像查询 CDC 这样发起全表扫描进行过滤，拥有更高的效率和性能，具有低延迟，不增加数据库负载的优势
• 无需入侵业务，业务解耦，无需更改业务模型
• 捕获删除事件和捕获旧记录的状态，在查询 CDC 中，周期的查询无法感知中间数据是否删除