这篇文章是开始的时候写了篇随笔，更深入的cdc的使用和源码分析请参考：深入解读flink sql cdc的使用以及源码分析

CDC简介

CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等，

用户可以在以下的场景下使用CDC：

• 使用flink sql进行数据同步,可以将数据从一个数据同步到其他的地方，比如mysql、elasticsearch等。
• 可以在源数据库上实时的物化一个聚合视图
• 因为只是增量同步，所以可以实时的低延迟的同步数据
• 使用EventTime join 一个temporal表以便可以获取准确的结果

flink 1.11 将这些changelog提取并转化为table apa和sql，目前支持两种格式：Debezium和Canal，这就意味着源表不仅仅是append操作，而且还有upsert、delete操作。

Canal

接下来我们使用canal为例简单介绍下CDC的使用

canal 格式：

{
  "data": [
    {
      "id": "13",
      "username": "13",
      "password": "6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9",
      "name": "Canal Manager V2"
    }
  ],
  "old": [
    {
      "id": "13",
      "username": "13",
      "password": "6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9",
      "name": "Canal Manager"
    }
  ],
  "database": "canal_manager",
  "es": 1568972368000,
  "id": 11,
  "isDdl": false,
  "mysqlType": {...},
  "pkNames": [
    "id"
  ],
  "sql": "",
  "sqlType": {...},
  "table": "canal_user",
  "ts": 1568972369005,
  "type": "UPDATE"
}

简单讲下几个核心的字段:

• type : 描述操作的类型，包括‘UPDATE’, ‘INSERT’, ‘DELETE’。
• data : 代表操作的数据。如果为’INSERT’，则表示行的内容；如果为’UPDATE’，则表示行的更新后的状态；如果为’DELETE’，则表示删除前的状态。
• old ：可选字段，如果存在，则表示更新之前的内容，如果不是update操作，则为 null。

完整的语义如下;

    private String                    destination;                            // 对应canal的实例或者MQ的topic
    private String                    groupId;                                // 对应mq的group id
    private String                    database;                               // 数据库或schema
    private String                    table;                                  // 表名
    private List<String>              pkNames;
    private Boolean                   isDdl;
    private String                    type;                                   // 类型: INSERT UPDATE DELETE
    // binlog executeTime
    private Long                      es;                                     // 执行耗时
    // dml build timeStamp
    private Long                      ts;                                     // 同步时间
    private String                    sql;                                    // 执行的sql, dml sql为空
    private List<Map<String, Object>> data;                                   // 数据列表
    private List<Map<String, Object>> old;                                    // 旧数据列表, 用于update, size和data的size一一对应

-- 定义的字段和data 里面的数据想匹配 
CREATE TABLE my_table (
  id BIGINT,
  name STRING,
  description STRING,
  weight DECIMAL(10, 2)
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'products_binlog',
 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'canal-json.ignore-parse-errors'='true' -- 忽略解析错误，缺省值false
);

CanalJson反序列化源码解析

canal 格式也是作为一种flink的格式，而且是source，所以也就是涉及到读取数据的时候进行反序列化，我们接下来就简单看看CanalJson的反序列化的实现。具体的实现类是CanalJsonDeserializationSchema。

我们看下这个最核心的反序列化方法：

	@Override
	public void deserialize(byte[] message, Collector<RowData> out) throws IOException {
		try {
		    //使用json反序列化器将message反序列化成RowData
			RowData row = jsonDeserializer.deserialize(message);
			
			//获取type字段，用于下面的判断
			String type = row.getString(2).toString();
			if (OP_INSERT.equals(type)) {
				// 如果操作类型是insert，则data数组表示的是要插入的数据，则循环遍历data，然后添加一个标识INSERT，构造RowData对象，发送下游。
				ArrayData data = row.getArray(0);
				for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
					RowData insert = data.getRow(i, fieldCount);
					insert.setRowKind(RowKind.INSERT);
					out.collect(insert);
				}
			} else if (OP_UPDATE.equals(type)) {
				// 如果是update操作，从data字段里获取更新后的数据、
				ArrayData data = row.getArray(0);
				// old字段获取更新之前的数据
				ArrayData old = row.getArray(1);
				for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
					// the underlying JSON deserialization schema always produce GenericRowData.
					GenericRowData after = (GenericRowData) data.getRow(i, fieldCount);
					GenericRowData before = (GenericRowData) old.getRow(i, fieldCount);
					for (int f = 0; f < fieldCount; f++) {
						if (before.isNullAt(f)) {
							//如果old字段非空，则说明进行了数据的更新，如果old字段是null，则说明更新前后数据一样，这个时候把before的数据也设置成after的，也就是发送给下游的before和after数据一样。
							before.setField(f, after.getField(f));
						}
					}
					before.setRowKind(RowKind.UPDATE_BEFORE);
					after.setRowKind(RowKind.UPDATE_AFTER);
					//把更新前后的数据都发送下游
					out.collect(before);
					out.collect(after);
				}
			} else if (OP_DELETE.equals(type)) {
				// 如果是删除操作，data字段里包含将要被删除的数据，把这些数据组织起来发送给下游
				ArrayData data = row.getArray(0);
				for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
					RowData insert = data.getRow(i, fieldCount);
					insert.setRowKind(RowKind.DELETE);
					out.collect(insert);
				}
			} else {
				if (!ignoreParseErrors) {
					throw new IOException(format(
						"Unknown \"type\" value \"%s\". The Canal JSON message is '%s'", type, new String(message)));
				}
			}
		} catch (Throwable t) {
			// a big try catch to protect the processing.
			if (!ignoreParseErrors) {
				throw new IOException(format(
					"Corrupt Canal JSON message '%s'.", new String(message)), t);
			}
		}
	}

参考资料：
[1].https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=147427289
[2].https://flink.apache.org/news/2020/07/06/release-1.11.0.html#table-apisql-support-for-change-data-capture-cdc

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