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FlinkPipelineComposer 详解

原文

背景

在flink-cdc 3.0中引入了pipeline机制，提供了除Datastream api/flink sql以外的一种方式定义flink 任务

通过提供一个yaml文件，描述source sink transform等主要信息

由FlinkPipelineComposer解析，自动调用DataStream api进行构建

官方样例

 source:type: mysqlhostname: localhostport: 3306username: rootpassword: 123456tables: app_db.\.*sink:type: dorisfenodes: 127.0.0.1:8030username: rootpassword: ""pipeline:name: Sync MySQL Database to Dorisparallelism: 2

目前可以通过source配置的源只有mysql 和 values

values是调试用的，所以可以说当前这个功能是专门为“mysql同步数据到各个sink”的场景使用的

目前可以使用的sink有

1. doris
2. elasticsearch
3. kafka
4. paimon
5. starrocks
6. values

FlinkPipelineComposer

我们以mysql -> values来观察 FlinkPipelineComposer 是如何通过读取yaml文件的定义来构建DataStream的

values会将mysql产生的cdc消息打印到stdout上

################################################################################
# Description: Sync MySQL all tables to Doris
################################################################################
source:type: mysqlhostname: x.x.x.xport: 3306username: usernamepassword: passwordtables: test.t1server-id: 5400-5404server-time-zone: UTC+8sink:type: valuesname: values Sinkpipeline:name: Sync Mysql Database to Valuesparallelism: 2

首先来观察一下这个任务提交到flink集群后具体的链路构成

结合官方给出的架构

可以看出，“一个source，一个sink”的yaml定义，最终会生成5个operator

1. Souce: Flink CDC Event Source: mysql
2. SchemaOperator
3. PrePartition

-------------- shuffle --------------

4. PostPartion
5. Sink Writer: values Sink

Souce: Flink CDC Event Source: mysql

负责

1. 创建枚举器
2. 创建reader
3. 枚举split分发给reader
4. reader读取数据生成事件

SchemaOperator

负责和JobMaster上的coodinator沟通，执行schema evolution 相关逻辑，见Flink CDC Schema Evolution 详解

PrePartition

负责

1. 广播FlushEvent
2. 广播SchemaChangeEvent
3. shuffle普通消息到下游

PostPartion

Sink Writer: values Sink

写入下游，values sink当前到实现是打印到stdout

源码解析

接下来分析，FlinkPipelineComposer 读取 yaml 构造DataStream的细节

CliFrontend#main

CliFrontend.java:54

args

createExecutor 创建 executor CliFrontend.java:76

调用CliExecutor#run CliExecutor.java:70

看一下解析得到的pipelineDef

这里已经从yaml文件中解析出了source和sink的配置了

composer.compose 调用compose方法开始使用DataStream api进行构建

FlinkPipelineComposer.java:92 FlinkPipelineComposer#compose

声明了5个translator，其中第一个sourceTranslator会生成DataStream<Event> stream，而其他的translator基于这个stream作为input，调用transform方法，放入对应阶段的operator

DataSourceTranslator sourceTranslator = new DataSourceTranslator();
...
TransformTranslator transformTranslator = new TransformTranslator();
...
SchemaOperatorTranslator schemaOperatorTranslator =...
...
DataSinkTranslator sinkTranslator = new DataSinkTranslator();
...
PartitioningTranslator partitioningTranslator = new PartitioningTranslator();
...

translate的调用顺序如下

DataStream<Event> stream =sourceTranslator.translate(...
stream =transformTranslator.translatePreTransform(...
stream =transformTranslator.translatePostTransform(...
stream =schemaOperatorTranslator.translate(...
stream =partitioningTranslator.translate(...
sinkTranslator.translate(pipelineDef.getSink(), stream, dataSink, schemaOperatorIDGenerator.generate());return new FlinkPipelineExecution(env...)...

逐一说明

1. sourceTranslator.translate 通过source名字获取sourceProvider，关联到stream中

• sourceProvider.getSource ->
  • MysqlSource ->
    • createReader
    • createEnumerator

2. stream = transformTranslator.translatePreTransform

if (transforms.isEmpty()) {return input;
}

由于有如上代码，我们的yaml中没有涉及，所以忽略这个transform

3. stream = transformTranslator.translatePostTransform

• 同上

4. stream = schemaOperatorTranslator.translate

• 插入一个schemaOperator节点，在收到schemaChangeEvent的时候
  1. 停住当前流
  2. 上报coodinator
  3. flush下游数据，让sink消耗完已有数据
  4. sink 通知coodinator flush完成
  5. coodinator调用sink注册的MetaApplier完成schema变更，变更完成后通知schemaOperator
  6. schemaOperator重新放通数据

5. stream = partitioningTranslator.translate

• 构建prePartition postPartition节点

6. sinkTranslator.translate

• 构建sink节点

7. FlinkPipelineExecution 中的 execute 方法调用 env.executeAsync(jobName)

总结

flink-cdc 3.0 提供的pipeline模式，通过定义yaml，自动构建了一条cdc pipeline，避免手动调用datastream api，并且支持schema evolution

构建的主要逻辑集中在 FlinkPipelineComposer