基于 Apache Flink® 1.18.x-java11 CDC Connectors 的数据实时同步解决方案。

1. 启动位于 rdb-sync-job/rdb-sync-job-simple/docker 的 Docker Compose 服务，里面包含了 MySQL、StarRocks 以及一个最小的 Flink 集群；
2. 编译整个源码并打包；
3. 通过 Web UI ^① 把 rdb-sync-job/rdb-sync-job-simple/target 目录中刚打包好的 rdb-sync-job-simple-0.1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 文件上传到 Flink 集群；
4. 在 Flink 集群中启动 JAR 任务，同时传递实参 -e dev -p mysql_to_mysql 以指定运行环境 -e 和管道 -p；
5. 通过软件连接到 MySQL ^② 上，观察 test_src.orders 表是否已经实时同步到 test_dist.orders 表中 ^③ 。

补充说明：

① Flink Web UI 已经映射到 8081 端口。

② MySQL 已映射到 3306 端口，root 用户密码是 root 。

③ Docker Compose 已经自动初始化了 MySQL 的库表和用户。

1. 通过软件连接到 StarRocks ^① 上，并创建 dw_ods 数据库 ^② ；
2. 在 StarRocks 运行下面的 3 行 SQL 创建数据同步专用用户，并赋予必要权限；

   CREATE USER 'rdb_sync'@'%' IDENTIFIED BY 'rdb_sync';
   GRANT INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN DATABASE dw_ods TO USER 'rdb_sync'@'%';
   SHOW GRANTS FOR 'rdb_sync'@'%';

3. 运行 rdb-sync-job/rdb-sync-job-simple 模块中的 vip.logz.rdbsync.job.simple.Pipelines 主函数，得到 Starrocks 语法的 orders 的建表语句；
4. 在 StarRocks 的 dw_ods 数据库中创建 orders 表；
5. 在 Flink 集群中启动 JAR 任务，同时传递实参 -e dev -p mysql_to_starrocks 以指定运行环境和另一个管道 ^③ ；
6. 观察 MySQL 中的 test_src.orders 表是否已经实时同步到 StarRocks 中的 dw_ods.orders 表中。

补充说明：

① StarRocks 基本兼容 MySQL 协议，任何 MySQL 客户端均可连接，它的连接端口已经映射到 9030 上，root 用户没有密码。

② Docker Compose 没有初始化 StarRocks 的库表和用户，所以要手动创建它们。

③ 由于第一和第二阶段都使用了相同的 MySQL 来源，而且 Server ID 重复，所以两个任务不能同时运行。

根据同步的数据库，按需引入连接器依赖。其它必要依赖请参考示例项目的 pom.xml 文件。

表映射：定义目标表结构，依据此进行类型转换和建表语句生成。

管道：确定来源与目标的连接配置，定义来源表与目标表的绑定关系。

不需要定义来源表结构，只需要目标表的结构与来源表匹配即可。

// 表映射：订单表的Starrocks结构（目标表）
Mapping<Starrocks> ordersToStarrocksMapping = MappingBuilder.<Starrocks>of()
        .field("order_id").type(Starrocks.INT()).nonNull().primaryKey().comment("订单ID").and()
        .field("order_date").type(Starrocks.DATETIME()).comment("下单日期").and()
        .field("customer_name").type(Starrocks.STRING()).comment("客户名称").and()
        .field("price").type(Starrocks.DECIMAL(10, 5)).comment("价格").and()
        .field("product_id").type(Starrocks.INT()).comment("商品ID").and()
        .field("order_status").type(Starrocks.INT()).comment("订单状态").and()
        .comment("订单")
        .build();

// 管道：Mysql同步到Starrocks，管道ID是“mysql_to_starrocks”
Pipeline<Starrocks> mysqlToStarrocksPipeline = PipelineBuilder.<Starrocks>of("mysql_to_starrocks")
        .sourceId("simple_source_mysql")
        .distId("simple_dist_starrocks")
        // 来源表等值匹配
        .binding("orders", "orders", ordersToStarrocksMapping)
        // 来源表正则匹配
        .binding(RegexTableMatcher.of("$orders_\\d+"), "orders", ordersToMysqlMapping)
        // 来源表自定义匹配
        .binding(t -> t.startsWith("orders_"), "orders", ordersToMysqlMapping)
        .build();

通过各种 DDLGenerator 为管道批量生成目标表的建表语句。

public static void printDDL() {
    StarrocksDDLGenerator ddlGenerator = new StarrocksDDLGenerator();
    for (String ddl : ddlGenerator.generate(mysqlToStarrocksPipeline)) {
        System.out.println(ddl);
    }
}

启动 Flink 作业的主方法。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 初始化任务上下文工厂
    StartupParameter startupParameter = StartupParameter.fromArgs(args);
    ContextFactory contextFactory = new PersistContextFactory(startupParameter)
            // 注册管道（一个或多个），后续在启动时通过参数指定需要启动的管道
            .register(mysqlToStarrocksPipeline);
    
    // 构造数据同步执行器，并启动它
    new RdbSyncExecution(contextFactory).start();
}

RDB Sync 的关键配置保存在数据库中，下面以 MySQL 存储为例。

推荐使用专用数据库 rdb_sync 和专用用户，执行 doc/sql/rdb_sync.sql 可生成全部配置表 ^① ：

• pipeline_source 管道来源
  • pipeline_source_mysql 管道来源-MySQL扩展
  • pipeline_source_postgres 管道来源-Postgres扩展
  • pipeline_source_sqlserver 管道来源-SQLServer扩展
• pipeline_dist 管道目标
  • pipeline_dist_mysql 管道目标-MySQL扩展
  • pipeline_dist_postgres 管道目标-Postgres扩展
  • pipeline_dist_sqlserver 管道目标-SQLServer扩展
  • pipeline_dist_starrocks 管道目标-StarRocks扩展

pipeline_source.id <--> PipelineBuilder.sourceId(..)
pipeline_dist.id <--> PipelineBuilder.distId(..)

在 Job 源码的配置文件 application-${env}.yaml ^② 中可以指定 rdb_sync 数据库的连接信息：

rdb-sync:
  datasource:
    driver: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://mysql:3306/rdb_sync
    username: ...
    password: ...

配置文件还支持管理 Flink 配置，这将覆盖 Flink 集群的默认配置。

rdb-sync:
  ...

# 此处演示 state.checkpoints.dir 配置项
state:
  checkpoints:
    dir: hdfs://...

补充说明：

① 启动 Flink 作业前，请按实际情况录入数据。

② 文件名中的 ${env} 是运行环境的意思，其值可以是 dev 、test 和 prod 之类的。