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Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一种数据实时获取的扩展，用于捕获数据库中的数据变化，并且通过实时流式处理机制来操作这些变化的数据，在Flink CDC中通过Debezium提供的数据库变更监听器来实现对MySQL数据库的监听操作，通过与Spring Boot技术的集成可以更加高效的实现数据实时同步的操作。

下面我们就来介绍一下如何在Spring Boot中集成Flink CDC。

环境搭建

首先我们可以通过Docker容器技术来构建一个MySQL的数据库容器如下所示。

docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d -p 3306:3306 mysql:8.0

然后我们可以连接数据库然后创建用于测试的数据库表结构，如下所示。

CREATE DATABASE testdb;
USE testdb;CREATE TABLE employee (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),age INT
);INSERT INTO employee (name, age) VALUES ('John', 28), ('Alice', 30), ('Bob', 25);

搭建好MySQL数据库服务之后，接下来我们可以通过Docker启动Flink服务，如下所示。

docker run -d -p 8081:8081 --name flink-jobmanager flink:latest
docker run -d --link flink-jobmanager --name flink-taskmanager flink:latest taskmanager

在Spring Boot项目中集成Flink CDC

准备好服务之后，接下来我们就来构建一个Spring Boot的项目用来连接Flink CDC。如下所示，首先需要在项目的POM文件中添加Flink CDC和其他所需的依赖

<dependencies><!-- Spring Boot dependencies --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><!-- Flink dependencies --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.16.0</version>  <!-- 根据需要调整版本 --></dependency><!-- Flink CDC dependencies --><dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-debezium-mysql_2.11</artifactId><version>1.16.0</version></dependency><!-- MySQL JDBC driver --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.25</version></dependency>
</dependencies>

接下来就需要将Flink CDC连接到MySQL数据库并监听数据变动，需要在Spring Boot的配置文件中添加Flink CDC连接参数，如下所示。

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root

Flink CDC作业实现

接下来就是需要创建一个Flink作业来捕获数据库的变更情况并进行相关的逻辑处理，如下所示。

public class FlinkCDCJob {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 创建流处理环境final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 配置Flink CDC的Debezium源DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = DebeziumSourceFunction.<String>builder().hostname("localhost").port(3306).username("root").password("root").databaseList("testdb").tableList("testdb.employee").startupMode(DebeziumSourceFunction.StartupMode.LATEST_OFFSET).deserializer(new JsonNodeDeserializationSchema()).build();// 3. 创建CDC数据流DataStream<String> stream = env.addSource(sourceFunction);// 4. 打印数据到控制台stream.map(new MapFunction<String, String>() {@Overridepublic String map(String value) throws Exception {return "CDC 数据：" + value;}}).print();// 5. 执行作业env.execute("Flink CDC Example");}
}

根据上面的代码实现，DebeziumSourceFunction用来配置一个数据库的连接，然后制定好需要监听的数据库以及数据库表，然后我们可以启动项目然后可以尝试往MySQL数据库的employee表中插入、更新或者是删除数据，这个时候我们就可以看到控制台中有对应的数据变化监听打印信息。

监听到数据变化情况之后，接下来，我们可以通过Flink的实时流处理操作将数据推送到Kafka、ElasticSearch等数据存储中。

总结

在上面介绍中，我们介绍了如何在Spring Boot中整合Flink CDC来实现数据库数据变化的实时捕获监听操作，在实际实现中，我们可以根据具体的业务需求对操作进行进一步的扩展，例如可以将CDC数据写入Kafka、Hadoop、Elasticsearch等实时数据平台，构建更强大的数据流处理系统。