使用 Flink CDC 将用户表和省份表同步到 Redis 做旁路缓存

本文将介绍如何使用 Flink CDC 将 MySQL 中的用户表（user_info）和省份表（base_provice）同步到 Redis 中，实现旁路缓存，提升数据访问效率。

配置步骤

配置 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库，读取数据变化。
配置 Flink 连接到 Redis，将数据同步到 Redis 中。
配置好 CDC 和 Flink 的运行环境，启动 CDC 和 Flink 任务。

代码示例

// CDC配置
bin/flink-cdc.sh \
    --mode mysql-binlog \
    --mysql.server-id=1 \
    --mysql.host=localhost \
    --mysql.port=3306 \
    --mysql.username=root \
    --mysql.password=123456 \
    --mysql.database.name=user_db \
    --cdc.table.whitelist=user_info,base_province \
    --cdc.startup.mode=latest-offset \
    --cdc.startup.timestamp-millis=0 \
    --sink.format=changelog-json \
    --sink.topic=user_info,base_province \
    --sink.partition-key-fields=user_id,province_id \
    --properties-file /path/to/flink-cdc.properties

// Flink配置
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty('bootstrap.servers', 'localhost:9092');
properties.setProperty('group.id', 'flink-cdc-redis');
properties.setProperty('key.serializer', 'org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer');
properties.setProperty('value.serializer', 'org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer');

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<'user_info,base_province', new SimpleStringSchema(), properties);
consumer.setStartFromLatest();

DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, String> map(String value) throws Exception {
        JSONObject json = JSON.parseObject(value);
        String table = json.getString('table');
        String key = json.getString('key');
        String type = json.getString('type');
        String data = json.getString('data');

        if ('user_info'.equals(table)) {
            JSONObject user = JSON.parseObject(data);
            String userId = user.getString('user_id');
            String userName = user.getString('user_name');
            String userAge = user.getString('user_age');
            String userGender = user.getString('user_gender');
            return new Tuple2<'user:' + userId, userName + ',' + userAge + ',' + userGender>;
        } else if ('base_province'.equals(table)) {
            JSONObject province = JSON.parseObject(data);
            String provinceId = province.getString('province_id');
            String provinceName = province.getString('province_name');
            return new Tuple2<'province:' + provinceId, provinceName>;
        } else {
            return null;
        }
    }
})
.filter(Objects::nonNull)
.addSink(new RedisSink<>(new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost('localhost').build(), new RedisMapper<Tuple2<String, String>>() {
    @Override
    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);
    }

    @Override
    public String getKeyFromData(Tuple2<String, String> data) {
        return data.f0;
    }

    @Override
    public String getValueFromData(Tuple2<String, String> data) {
        return data.f1;
    }
})).setParallelism(1);

env.execute('Flink CDC to Redis');

代码说明

上述代码中，首先使用 Flink CDC 从 MySQL 中读取 user_info 和 base_province 表的数据，并将其写入 Kafka 中。然后使用 Flink 从 Kafka 中读取数据，将其解析后写入 Redis 中，缓存到 Redis 中。其中，使用了 Flink 提供的 RedisSink 来将数据写入 Redis 中。

总结

通过使用 Flink CDC 将用户表和省份表同步到 Redis，可以有效提升数据访问效率，同时保障数据实时性，为应用程序提供更快速、可靠的数据服务。