Flink CookBook | JDBC Connector解析和优化

data之道 2021-02-16

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背景

Flink的Table API & SQL可以访问外部系统，来读取或写入外部批量或流式表，通过Flink支持的连接器，我们就可以用Table API和SQL语句实现外部系统的访问，完成整个流处理Pipeline的实现，而无需进行Stream Environment和Table Environment的切换。这是原生支持的外部系统，清晰描述了connector支持的是有界数据流还是无界数据流、批次插入还是流式插入：

本文聊的是JDBC Connector的一些重点特性以及可以增强的功能点。

分区并发控制

JDBC Connector的scan.partition.参数定义了数据分区方式，即数据以怎样的方式分片，以便被多个任务并发读取。

scan.partition.column: 分区字段，必须是日期、时间戳、数字类型.
scan.partition.num: 分区总数.
scan.partition.lower-bound: 分区字段最小值.
scan.partition.upper-bound: 分区字段最大值.

Flink根据配置的column、lower-bound、upper-bound属性值在SQL里加上对应的查询条件：

每个分区查询的数据量大小：((upper-bound - lower-bound) + 1)/num。

Flink JDBC Connector和Sqoop import两者对rdbms分区的方式异曲同工，不同的是FLINK SQL不支持对source、sink设置并发度，而Sqoop的map task数就是数据表的分片数，还有就是Sqoop会向数据库发送一个类似select min(split-column),max(split-column) from ...这样的sql检索分片字段的最大值和最小值。

Flink Sql并发数使用StreamExecutionEnvironment的并发度，为了尽量提高每个并发任务的利用效率，可以把表分区数和environment的并发数设置成一致，否则可能存在task读取多个分片(会串行读取多个分片)或者没有task读取到分片数据的情况。不要将任务的并行度增加到数据库可以承受的程度，比如将100个并发客户端连接到数据库，可能会增加数据库负载，从而导致性能下降；如果分片字段的实际值在其范围内分布不均匀，也可能导致任务不平衡，即数据倾斜。

写入一致性

JDBC Sink提供了at-least-once保障，但可以通过upsert幂等性实现exactly-once。Flink实现了三种数据库方言：Derby、Mysql、PostgresSQL，Flink DDL里driver是可选参数，会根据url自动选择适合的数据库方言。

在写入数据库时，如果DDL里定义了主键，将会以upsert方式写入，如果数据库支持upsert语法，执行对应的语句，比如INSERT .. ON DUPLICATE KEY UPDATE ..（Mysql）、INSERT .. ON CONFLICT .. DO UPDATE SET ..（PostgreSQL），如果数据库不支持upsert，退化成UPDATE+INSERT：根据主键判断数据是否存在，然后执行update或insert；如果DDL里没有定义主键，那么将会以append方式写入（即只会insert）。

数据库不支持upsert语法的情况下执行路径：

周期性增量查询

Flink在连接到数据库并查询分片数据时，对resultSet和hasNext变量初始化：

resultSet = statement.executeQuery();hasNext = resultSet.next()。Flink框架会判断有没有把所有数据读取完，如果还有数据，就继续从ResultSet获取数据并将读取到的数据emit出来：

while (!this.taskCanceled && !format.reachedEnd()) {
    OT returned;
    if ((returned = format.nextRecord(reuse)) != null) {
      output.collect(returned);
    }
}

reachedEnd和nextRecord方法的实现：

public boolean reachedEnd() throws IOException {
//判断还有没有数据
  return !hasNext;
}
  
public RowData nextRecord(RowData reuse) throws IOException {
  try {
    if (!hasNext) {
      return null;
    }
    RowData row = rowConverter.toInternal(resultSet);
    //update hasNext after we've read the record
    hasNext = resultSet.next();
    return row;
  } catch (SQLException se) {
    throw new IOException("Couldn't read data - " + se.getMessage(), se);
  } catch (NullPointerException npe) {
    throw new IOException("Couldn't access resultSet", npe);
  }
}

可以看出来，Flink JDBC Connector只支持单次批量查询，我们很多场景期望flink能够根据某个字段做增量轮询，那就要在上面这两个方法内做些文章，而且要改写查询sql：对增量字段排序。这样就能够获取到读取到的增量字段最大值，然后将增量字段值保存到状态，下个轮询从状态里拿数据、重新执行查询语句，实现的伪代码如下：

public boolean reachedEnd() throws IOException{
    if (hasNext) {
        return false;
    } else {
    //轮询查数据
        if (isPolling()) {
            try {
              //轮询间隔
               TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(getPollingInterval());
               resultSet.close()
                //从LongMaximum累加器里获取保存的最大值，然后查询数据
                queryForPolling(endLocationAccumulator.getLocalValue().toString());
                return false;
            }  catch (SQLException e) {


            }
        }
        return true;
    }
}
//根据最大值，重新查询数据
protected void queryForPolling(String startLocation) throws SQLException {
    boolean isNumber = StringUtils.isNumeric(startLocation);
    //根据增量字段的类型，转换并设置到PreparedStatement
    switch (type) {
        case TIMESTAMP:
            Timestamp ts = isNumber ? new Timestamp(Long.parseLong(startLocation)) : Timestamp.valueOf(startLocation);
            pstmt.setTimestamp(1, ts);
            break;
        case DATE:
            Date date = isNumber ? new Date(Long.parseLong(startLocation)) : Date.valueOf(startLocation);
            pstmt.setDate(1, date);
            break;
        default:
            if(isNumber){
                pstmt.setLong(1, Long.parseLong(startLocation));
            }else {
                pstmt.setString(1, startLocation);
            }
    }
    //执行查询sql
    resultSet = ps.executeQuery();
    //移动ResultSet游标
    hasNext = resultSet.next();
}


public RowData nextRecord(RowData reuse) throws IOException {
  try {
    if (!hasNext) {
      return null;
    }
    RowData row = rowConverter.toInternal(resultSet);
    //获取增量字段的值
    Object obj = resultSet.getObject(incrementColumn);
    if(obj != null) {
        if((obj instanceof java.util.Date
                || obj.getClass().getSimpleName().toUpperCase().contains(ColumnType.TIMESTAMP.name())) ) {
            obj = resultSet.getTimestamp(incrementColumn).getTime();
        }
        //将增量字段值保存到LongMaximum累加器
        endLocationAccumulator.add(new BigInteger(String.valueOf(obj)));
    }
      //update hasNext after we've read the record
    hasNext = resultSet.next();
    return row;
  } catch (SQLException se) {
    throw new IOException("Couldn't read data - " + se.getMessage(), se);
  } catch (NullPointerException npe) {
    throw new IOException("Couldn't access resultSet", npe);
  }
}

每个并行实例会创建更新维护自己的累加器，不同并行实例的累加器由系统在job结束后合并。

数据库

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