flink cdc读数据库增量阶段读binlog不是单并行度的嘛？

在使用Flink CDC读取数据库增量阶段的Binlog时，默认情况下，增量阶段的Binlog读取是单并行度的。这是因为Binlog是一个全局的日志流，记录了整个数据库实例的所有变更事件（包括INSERT、UPDATE、DELETE等操作），为了保证数据的一致性和顺序性，通常以单线程的方式读取和解析这些日志。

然而，在某些场景下，可以通过特定的优化配置来实现多线程解析Binlog，从而提升增量阶段的读取性能。以下是相关的详细说明和优化建议：

1. 默认行为：单并行度读取Binlog

• 在Flink CDC中，增量阶段通过连接MySQL的Binlog来捕获数据变更。由于Binlog是按时间顺序生成的全局日志流，为了确保数据的顺序性和一致性，Flink CDC默认以单并行度的方式读取Binlog。
• 这种设计避免了多线程并发读取可能导致的数据乱序问题，但同时也限制了读取性能，尤其是在高吞吐量的场景下。

2. 优化方式：开启并行解析和过滤

如果需要提升增量阶段的读取性能，可以启用以下优化配置，允许对Binlog进行多线程解析和过滤：

（1）开启并行解析

• 在实时计算Flink版中，支持通过参数scan.parallel-deserialize-changelog.enabled开启多线程解析Binlog的功能。该功能仅适用于Flink计算引擎VVR 8.0.7及以上版本。
• 配置示例：

  CREATE TABLE mysql_source (...) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'scan.parallel-deserialize-changelog.enabled' = 'true'
  );
  

• 作用：启用后，Flink会使用多个线程对Binlog进行解析，从而加速增量数据的处理。

（2）仅解析指定表的变更事件

• 如果只需要捕获特定表的变更事件，可以通过参数scan.only.deserialize.captured.tables.changelog.enabled来过滤掉无关表的变更数据。这样可以减少不必要的解析开销。
• 配置示例：

  CREATE TABLE mysql_source (...) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'scan.only.deserialize.captured.tables.changelog.enabled' = 'true'
  );
  

3. 调整Debezium参数

除了上述配置外，还可以通过调整Debezium相关参数来优化Binlog的读取性能：

（1）debezium.max.queue.size

• 含义：阻塞队列可以容纳的最大记录数。增大该值可以提高Binlog读取的吞吐量。
• 默认值：8192
• 推荐值：162580

（2）debezium.max.batch.size

• 含义：每次迭代处理的事件条数最大值。增大该值可以减少批处理的次数，从而提升性能。
• 默认值：2048
• 推荐值：40960

（3）debezium.poll.interval.ms

• 含义：连接器在请求新的变更事件前等待的时间间隔。减小该值可以加快Binlog的轮询速度。
• 默认值：1000毫秒

• 推荐值：50毫秒

• 配置示例：

  CREATE TABLE mysql_source (...) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'debezium.max.queue.size' = '162580',
  'debezium.max.batch.size' = '40960',
  'debezium.poll.interval.ms' = '50'
  );
  

4. 注意事项

• 数据一致性：虽然可以通过并行解析和过滤来提升性能，但在高并发场景下仍需注意数据一致性和顺序性。如果业务对数据顺序有严格要求，建议保持单并行度读取。
• 资源消耗：开启多线程解析会增加CPU和内存的消耗，因此需要根据实际作业的资源情况合理配置。
• 版本限制：上述优化功能仅在实时计算Flink版中提供，社区版MySQL CDC连接器不支持这些高级特性。

总结

默认情况下，Flink CDC在增量阶段读取Binlog是单并行度的，以确保数据的一致性和顺序性。如果需要提升性能，可以通过开启并行解析、过滤指定表的变更事件以及调整Debezium参数来优化读取效率。但需要注意的是，这些优化可能会增加资源消耗，并可能影响数据顺序性，因此需要根据具体业务需求进行权衡和配置。