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一、前言

在工作中经常会遇到要实时获取数据库（postgresql、mysql等）的变更数据，主要体现数据的实时性；mysql数据库有canal工具实现很简单，但是基于postgresql数据库获取实时数据就比较复杂，之前已经写过一篇获取postgresql数据库实时数据的文章，如下：

【技术实现】java实时同步postgresql变更数据，基于WAL日志

但是，之前的实现方式比较繁琐，不利于维护，所有本文整合Flink CDC通过一个比较简单的方式实现；

二、技术介绍（Flink CDC）

1、Flink CDC

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink构建的开源数据变更捕获（CDC）框架。其核心功能是从各种关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）中捕获数据变更（如增删改操作），并将这些变更以流的形式提供给Flink等流处理引擎进行处理；
1）CDC（Change Data Capture）：数据变更捕获的简称，用于监测并捕获数据库的变动，然后将这些变更按照发生顺序捕获，并写入到目标存储系统（如数据仓库、数据湖、消息队列等）。
2）Flink CDC：基于Flink的CDC实现，将CDC技术与Flink流处理引擎相结合，实现数据的实时捕获、处理和传输。

2、Postgres CDC

1）Postgres CDC（Change Data Capture）连接器是用于从PostgreSQL数据库捕获数据变更（如增删改操作）并将其以流的形式提供给数据处理引擎（如Flink）的组件；
2）PostgreSQL版本：Postgres CDC连接器通常支持PostgreSQL的多个版本，具体版本可能因连接器版本不同而有所差异。常见的支持版本包括9.6、10、11、12、13、14等；

三、准备工作

1、安装postgresql数据库，并创建库和测试使用的表，这里不再列举详细步骤；

2、修改postgresql数据库配置，通过wal日志监听变更数据

修改postgresql.conf文件，重启服务
wal_level=logical

3、springboot关键maven依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-base</artifactId><version>1.19.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.ververica</groupId><artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId><version>3.0.1</version>
</dependency>

注：其它依赖不在列举，可以通过获取源码查看

四、代码示例

InitAction02.java

package com.sk.proxytest.init;import com.ververica.cdc.connectors.base.source.jdbc.JdbcIncrementalSource;
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.source.PostgresSourceBuilder;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.annotation.PostConstruct;@Configuration
public class InitAction02 {@PostConstructpublic void run() throws Exception {DebeziumDeserializationSchema<String> deserializer =new JsonDebeziumDeserializationSchema();JdbcIncrementalSource<String> postgresIncrementalSource =PostgresSourceBuilder.PostgresIncrementalSource.<String>builder().hostname("127.0.0.1").port(5432).database("postgres").schemaList("public").tableList("public.student").username("postgres").password("password").slotName("flink").decodingPluginName("pgoutput") // use pgoutput for PostgreSQL 10+.deserializer(deserializer).includeSchemaChanges(true) // output the schema changes as well.splitSize(2) // the split size of each snapshot split.build();StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.enableCheckpointing(3000);env.fromSource(postgresIncrementalSource,WatermarkStrategy.noWatermarks(),"PostgresParallelSource").setParallelism(2).addSink(new CustomSink());//.print();env.execute("Output Postgres Snapshot");}}

CustomSink.java

package com.sk.proxytest.init;import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;@Log4j2
public class CustomSink extends RichSinkFunction<String> {@Overridepublic void invoke(String value, Context context) throws Exception {log.info("============数据发生变化:{}", value);}
}

执行结果：

1）新增数据

2）变更数据输出

2024-07-31T00:00:15,761 INFO  [debezium-reader-0] io.debezium.util.Threads$3: Creating thread debezium-postgresconnector-postgres_cdc_source-keep-alive
2024-07-31T00:00:15,761 INFO  [debezium-reader-0] io.debezium.connector.postgresql.PostgresStreamingChangeEventSource: Processing messages
2024-07-31T00:00:15,762 INFO  [debezium-reader-0] io.debezium.connector.postgresql.connection.WalPositionLocator: Message with LSN 'LSN{0/3588018}' arrived, switching off the filtering
2024-07-31T00:00:16,678 INFO  [Sink: Unnamed (1/4)#0] com.sk.proxytest.init.CustomSink: ============数据发生变化:{"before":null,"after":{"id":8,"name":"8","age":8,"remark":"8"},"source":{"version":"1.9.7.Final","connector":"postgresql","name":"postgres_cdc_source","ts_ms":1722355215252,"snapshot":"false","db":"postgres","sequence":"[null,\"56131608\"]","schema":"public","table":"student","txId":932,"lsn":56131608,"xmin":null},"op":"c","ts_ms":1722355216336,"transaction":null}

五、总结

Postgres CDC 连接器是一个 Flink Source 连接器，它将首先读取数据库快照，然后继续读取二进制日志，即使发生故障，也会进行一次处理；

Postgres CDC 连接器

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