详解FlinkCDC2.0
Flink CDC 1.x 痛点
MySQL CDC 是 Flink CDC 中使用最多也是最重要的 Connector，本文下述章节描述 Flink CDC Connector 均为 MySQL CDC Connector。
随着 Flink CDC 项目的发展，得到了很多用户在社区的反馈，主要归纳为三个：
- 全量 + 增量读取的过程需要保证所有数据的一致性，因此需要通过加锁保证，但是加锁在数据库层面上是一个十分高危的操作。底层 Debezium 在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁，全局锁可能导致数据库锁住，表级锁会锁住表的读，DBA 一般不给锁权限。
- 不支持水平扩展，因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium，起架构是单节点，所以Flink CDC 只支持单并发。在全量阶段读取阶段，如果表非常大 (亿级别)，读取时间在小时甚至天级别，用户不能通过增加资源去提升作业速度。
- 全量读取阶段不支持 checkpoint：CDC 读取分为两个阶段，全量读取和增量读取，目前全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个小时，当我们同步了 4 小时的时候作业失败，这时候就需要重新开始，再读取 5 个小时。
Debezium 锁分析
Flink CDC 底层封装了 Debezium， Debezium 同步一张表分为两个阶段：
全量阶段：查询当前表中所有记录；
增量阶段：从 binlog 消费变更数据。
大部分用户使用的场景都是全量 + 增量同步，加锁是发生在全量阶段，目的是为了确定全量阶段的初始位点，保证增量 + 全量实现一条不多，一条不少，从而保证数据一致性。从下图中我们可以分析全局锁和表锁的一些加锁流程，左边红色线条是锁的生命周期，右边是 MySQL 开启可重复读事务(默认)的生命周期。
以全局锁为例，首先是获取一个锁，然后再去开启可重复读的事务。这里锁住操作是读取 binlog 的起始位置和当前表的 schema。这样做的目的是保证 binlog 的起始位置和读取到的当前 schema 是可以对应上的，因为表的 schema 是会改变的，比如如删除列或者增加列。在读取这两个信息后，SnapshotReader 会在可重复读事务里读取全量数据，在全量数据读取完成后，会启动 BinlogReader 从读取的 binlog 起始位置开始增量读取，从而保证全量数据 + 增量数据的无缝衔接。
表锁是全局锁的退化版，因为全局锁的权限会比较高，因此在某些场景，用户只有表锁。表锁锁的时间会更长，因为表锁有个特征：锁提前释放了可重复读的事务默认会提交，所以锁需要等到全量数据读完后才能释放。
经过上面分析，接下来看看这些锁到底会造成怎样严重的后果：
Flink CDC 1.x 可以不加锁，能够满足大部分场景，但牺牲了一定的数据准确性。Flink CDC 1.x 默认加全局锁，虽然能保证数据一致性，但存在上述 hang 住数据的风险。
Flink CDC 2.0 设计 ( 以 MySQL 为例)
通过上面的分析，可以知道 2.0 的设计方案，核心要解决上述的三个问题，即支持无锁、水平扩展、checkpoint。
DBlog 这篇论文里描述的无锁算法如下图所示：
左边是 Chunk 的切分算法描述，Chunk 的切分算法其实和很多数据库的分库分表原理类似，通过表的主键对表中的数据进行分片。假设每个 Chunk 的步长为 10，按照这个规则进行切分，只需要把这些 Chunk 的区间做成左开右闭或者左闭右开的区间，保证衔接后的区间能够等于表的主键区间即可。
右边是每个 Chunk 的无锁读算法描述，该算法的核心思想是在划分了 Chunk 后，对于每个 Chunk 的全量读取和增量读取，在不用锁的条件下完成一致性的合并。Chunk 的切分如下图所示：
因为每个 chunk 只负责自己主键范围内的数据，不难推导，只要能够保证每个 Chunk 读取的一致性，就能保证整张表读取的一致性，这便是无锁算法的基本原理。
Netflix 的 DBLog 论文中 Chunk 读取算法是通过在 DB 维护一张信号表，再通过信号表在 binlog 文件中打点，记录每个 chunk 读取前的 Low Position (低位点) 和读取结束之后 High Position (高位点) ，在低位点和高位点之间去查询该 Chunk 的全量数据。在读取出这一部分 Chunk 的数据之后，再将这 2 个位点之间的 binlog 增量数据合并到 chunk 所属的全量数据，从而得到高位点时刻，该 chunk 对应的全量数据。
Flink CDC 结合自身的情况，在 Chunk 读取算法上做了去信号表的改进，不需要额外维护信号表，通过直接读取 binlog 位点替代在 binlog 中做标记的功能，整体的 chunk 读算法描述如下图所示：
比如正在读取 Chunk-1，Chunk 的区间是 [K1, K10]，首先直接将该区间内的数据 select 出来并把它存在 buffer 中，在 select 之前记录 binlog 的一个位点 (低位点)，select 完成后记录 binlog 的一个位点 (高位点)。然后开始增量部分，消费从低位点到高位点的 binlog。
图中的 - ( k2,100 ) + ( k2,108 ) 记录表示这条数据的值从 100 更新到 108；
第二条记录是删除 k3；
第三条记录是更新 k2 为 119；
第四条记录是 k5 的数据由原来的 77 变更为 100,这里也就是之前全量select之后的内存数据修复过程。
观察图片中右下角最终的输出，会发现在消费该 chunk 的 binlog 时，出现的 key 是k2、k3、k5，我们前往 buffer 将这些 key 做标记。
对于 k1、k4、k6、k7 来说，在高位点读取完毕之后，这些记录没有变化过，所以这些数据是可以直接输出的；
对于改变过的数据，则需要将增量的数据合并到全量的数据中，只保留合并后的最终数据。例如，k2 最终的结果是 119 ，那么只需要输出 +(k2,119)，而不需要中间发生过改变的数据。
通过这种方式，Chunk 最终的输出就是在高位点是 chunk 中最新的数据。
解决多个task保证一致性读
在了解下面内容之前先了解下flink的datasource原理
上图描述的是单个 Chunk 的一致性读，但是如果有多个表分了很多不同的 Chunk，且这些 Chunk 分发到了不同的 task 中，那么如何分发 Chunk 并保证全局一致性读呢？
这个就是基于 FLIP-27 来优雅地实现的，通过下图可以看到有 SourceEnumerator 的组件，这个组件主要用于 Chunk 的划分，划分好的 Chunk 会提供给下游的 SourceReader 去读取，通过把 chunk 分发给不同的 SourceReader 便实现了并发读取 Snapshot Chunk 的过程，同时基于 FLIP-27 我们能较为方便地做到 chunk 粒度的 checkpoint。
当 Snapshot Chunk 读取完成之后，需要有一个汇报的流程，如下图中橘色的汇报信息，将 Snapshot Chunk 完成信息汇报给 SourceEnumerator。
汇报的主要目的是为了后续分发 binlog chunk (如下图)。因为 Flink CDC 支持全量 + 增量同步，所以当所有 Snapshot Chunk 读取完成之后，还需要消费增量的 binlog，这是通过下发一个 binlog chunk 给任意一个 Source Reader 进行单并发读取实现的。
对于大部分用户来讲，其实无需过于关注如何无锁算法和分片的细节，了解整体的流程就好。
总结
整体流程可以概括为，首先通过主键对表进行 Snapshot Chunk 划分，再将 Snapshot Chunk 分发给多个 SourceReader，每个 Snapshot Chunk 读取时通过算法实现无锁条件下的一致性读，SourceReader 读取时支持 chunk 粒度的 checkpoint，在所有 Snapshot Chunk 读取完成后，下发一个 binlog chunk 进行增量部分的 binlog 读取，这便是 Flink CDC 2.0 的整体流程，如下图所示：
