Spring Boot 整合 Flink CDC 实现日志输出的指南
在现代数据流处理的场景中，结合 Spring Boot 和 Flink CDC 是一种常用的解决方案。我们将通过本指南帮助你理解如何实现这一目标，并确保日志信息能够持续输出。
流程概述
在开始之前，我们先看一下整个流程。下面是实现 Spring Boot 整合 Flink CDC 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤 1 | 创建 Spring Boot 项目 |
| 步骤 2 | 添加必要依赖 |
| 步骤 3 | 配置 Flink CDC |
| 步骤 4 | 创建 Flink CDC 读取器 |
| 步骤 5 | 启动 Flink 流处理 |
| 步骤 6 | 观察日志输出 |
步骤详解
步骤 1：创建 Spring Boot 项目
首先，我们可以使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目。在浏览器打开 [Spring Initializr](
- Project: Maven Project
- Language: Java
- Spring Boot: 2.5.x (版本根据需要选择)
- Dependencies: Spring Web, Spring Boot DevTools
生成项目后，将其下载并解压，然后在 IDE 中打开。
步骤 2：添加必要依赖
在 pom.xml 文件中添加 Flink 和 Flink CDC 的依赖。如下所示：
<dependencies>
<!-- Spring Boot Starter Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Flink Dependency -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<!-- Flink CDC Dependency -->
<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-sql-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<!-- SLF4J API -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
</dependencies>
步骤 3：配置 Flink CDC
在 application.properties 文件中添加 MySQL 的配置：
# MySQL Config
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=your_password
适当地替换上述内容，以匹配你的数据库设置。
步骤 4：创建 Flink CDC 读取器
在你的 Spring Boot 项目中创建一个 Flink 程序，用于读取 CDC 日志。创建一个新的 Java 类 FlinkCDCReader.java：
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class FlinkCDCReader {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置 Kafka 配置
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
// 创建 Kafka Consumer
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("your_topic", new SimpleStringSchema(), properties);
env.addSource(consumer) // 添加数据源
.print(); // 直接输出到控制台
// 启动 Flink 程序
env.execute("Flink CDC Reader");
}
}
上面的代码块实现了如何创建一个 Flink 流程序，设置 Kafka 作为数据源，并将输出直接打印到控制台。
步骤 5：启动 Flink 流处理
通过以下命令启动你的 Spring Boot 应用程序：
mvn spring-boot:run
然后，运行 FlinkCDCReader 程序，确保你的 Kafka 和 MySQL 数据库已在运行状态。
步骤 6：观察日志输出
在控制台上，你将看到 Flink 持续输出从 MySQL 表中读取到的日志数据。你可以根据需要进一步处理这些数据。
状态图
我们可以用状态图来描述系统的流转，以下是一个简单的状态机图。
stateDiagram
[*] --> SpringBoot_Init
SpringBoot_Init --> Add_Dependencies
Add_Dependencies --> Configure_CDC
Configure_CDC --> Create_Flink_Reader
Create_Flink_Reader --> Launch_Flink_Processing
Launch_Flink_Processing --> Log_Output
饼状图
我们可以用饼状图来展示数据处理的各个组件使用频率。例如，数据源可能主要来自 MySQL，而消费来自 Kafka。
pie
title 数据源分布
"MySQL": 60
"Kafka": 30
"其他": 10
结论
通过以上步骤，你已经成功完成了 Spring Boot 与 Flink CDC 的集成，并且实现了日志的持续输出。这一过程不仅涉及到基础配置，还涵盖了流式数据处理的核心组件。这些知识将为你将来的数据处理和流分析提供强大的支持。如果你对 Spring Boot、Flink 或者数据处理有其他疑问，欢迎随时询问！
