数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！

github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx

gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx

袋鼠云云原生一站式数据中台PaaS——数栈，覆盖了建设数据中心过程中所需要的各种工具（包括数据开发平台、数据资产平台、数据科学平台、数据服务引擎等），完整覆盖离线计算、实时计算应用，帮助企业极大地缩短数据价值的萃取过程，提高提炼数据价值的能力。

目前，数栈-离线开发平台（BatchWorks） 中的数据离线同步任务、数栈-实时开发平台（StreamWorks）中的数据实时采集任务已经统一基于FlinkX来实现。数据的离线采集和实时采集基本的原理的是一样的，主要的不同之处是源头的流是否有界，所以统一用Flink的Stream API 来实现这两种数据同步场景，实现数据同步的批流统一。

一、功能介绍

1、断点续传

断点续传是指数据同步任务在运行过程中因各种原因导致任务失败，不需要重头同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可，类似于下载文件时因网络原因失败，不需要重新下载文件，只需要继续下载就行，可以大大节省时间和计算资源。断点续传是数栈-离线开发平台（BatchWorks）里数据同步任务的一个功能，需要结合任务的出错重试机制才能完成。当任务运行失败，会在Engine里进行重试，重试的时候会接着上次失败时读取的位置继续读取数据，直到任务运行成功为止。

2、实时采集

实时采集是数栈-实时开发平台（StreamWorks）里数据采集任务的一个功能，当数据源里的数据发生了增删改操作，同步任务监听到这些变化，将变化的数据实时同步到目标数据源。除了数据实时变化外，实时采集和离线数据同步的另一个区别是：实时采集任务是不会停止的，任务会一直监听数据源是否有变化。这一点和Flink任务是一致的，所以实时采集任务是数栈流计算应用里的一个任务类型，配置过程和离线计算里的同步任务基本一样。

二、Flink中的Checkpoint机制

断点续传和实时采集都依赖于Flink的Checkpoint机制，所以咱们先来简单了解一下。

Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。

Checkpoint触发时，会向多个分布式的Stream Source中插入一个Barrier标记，这些Barrier会随着Stream中的数据记录一起流向下游的各个Operator。当一个Operator接收到一个Barrier时，它会暂停处理Steam中新接收到的数据记录。因为一个Operator可能存在多个输入的Stream，而每个Stream中都会存在对应的Barrier，该Operator要等到所有的输入Stream中的Barrier都到达。

当所有Stream中的Barrier都已经到达该Operator，这时所有的Barrier在时间上看来是同一个时刻点（表示已经对齐），在等待所有Barrier到达的过程中，Operator的Buffer中可能已经缓存了一些比Barrier早到达Operator的数据记录（Outgoing Records），这时该Operator会将数据记录（Outgoing Records）发射（Emit）出去，作为下游Operator的输入，最后将Barrier对应Snapshot发射（Emit）出去作为此次Checkpoint的结果数据。

三、断点续传

1、前提条件

同步任务要支持断点续传，对数据源有一些强制性的要求：

1）数据源（这里特指关系数据库）中必须包含一个升序的字段，比如主键或者日期类型的字段，同步过程中会使用checkpoint机制记录这个字段的值，任务恢复运行时使用这个字段构造查询条件过滤已经同步过的数据，如果这个字段的值不是升序的，那么任务恢复时过滤的数据就是错误的，最终导致数据的缺失或重复；

2）数据源必须支持数据过滤，如果不支持的话，任务就无法从断点处恢复运行，会导致数据重复；

3）目标数据源必须支持事务，比如关系数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件的方式支持。

2、任务运行的详细过程

我们用一个具体的任务详细介绍一下整个过程，任务详情如下：

1）读取数据

读取数据时首先要构造数据分片，构造数据分片就是根据通道索引和checkpoint记录的位置构造查询sql，sql模板如下：

select * from data_test 
where id mod ${channel_num}=${channel_index}
and id > ${offset}

如果是第一次运行，或者上一次任务失败时还没有触发checkpoint，那么offset就不存在，根据offset和通道可以确定具体的查询sql:

offset存在时

第一个通道：

select * from data_test
where id mod 2=0
and id > ${offset_0};

第二个通道：

select * from data_test
where id mod 2=1
and id > ${offset_1};

offset不存在时

第一个通道：

select * from data_test
where id mod 2=0;

第二个通道：

select * from data_test
where id mod 2=1;

数据分片构造好之后，每个通道就根据自己的数据分片去读数据了。

2）写数据

写数据前会先做几个操作：

a、检测 /data_test 目录是否存在，如果目录不存在，则创建这个目录，如果目录存在，进行2操作；
b、判断是不是以覆盖模式写数据，如果是，则删除 /data_test目录，然后再创建目录，如果不是，则进行3操作;
c、检测 /data_test/.data 目录是否存在，如果存在就先删除，再创建，确保没有其它任务因异常失败遗留的脏数据文件；

数据写入hdfs是单条写入的，不支持批量写入。数据会先写入/data_test/.data/目录下，数据文件的命名格式为:

channelIndex.jobId.fileIndex

包含通道索引，jobId，文件索引三个部分。

3）checkpoint触发时

在FlinkX中“状态”表示的是标识字段id的值，我们假设checkpoint触发时两个通道的读取和写入情况如图中所示：

checkpoint触发后，两个reader先生成Snapshot记录读取状态，通道0的状态为 id=12，通道1的状态为 id=11。Snapshot生成之后向数据流里面插入barrier，barrier随数据流向Writer。以Writer_0为例，Writer_0接收Reader_0和Reader_1发来的数据，假设先收到了Reader_0的barrier，这个时候Writer_0停止写出数据到HDFS，将接收到的数据先放到 InputBuffer里面，一直等待Reader_1的barrier到达之后再将Buffer里的数据全部写出，然后生成Writer的Snapshot，整个checkpoint结束后，记录的任务状态为：

Reader_0：id=12

Reader_1：id=11

Writer_0：id=无法确定

Writer_1：id=无法确定

任务状态会记录到配置的HDFS目录/flinkx/checkpoint/abc123下。因为每个Writer会接收两个Reader的数据，以及各个通道的数据读写速率可能不一样，所以导致writer接收到的数据顺序是不确定的，但是这不影响数据的准确性，因为读取数据时只需要Reader记录的状态就可以构造查询sql，我们只要确保这些数据真的写到HDFS就行了。在Writer生成Snapshot之前，会做一系列操作保证接收到的数据全部写入HDFS：

a、close写入HDFS文件的数据流，这时候会在/data_test/.data目录下生成两个两个文件:

/data_test/.data/0.abc123.0

/data_test/.data/1.abc123.0

b、将生成的两个数据文件移动到/data_test目录下；

c、更新文件名称模板更新为：channelIndex.abc123.1;

快照生成后任务继续读写数据，如果生成快照的过程中有任何异常，任务会直接失败，这样这次快照就不会生成，任务恢复时会从上一个成功的快照恢复。

4）任务正常结束

任务正常结束时也会做和生成快照时同样的操作，close文件流，移动临时数据文件等。

5）任务异常终止

任务如果异常结束，假设任务结束时最后一个checkpoint记录的状态为：

Reader_0：id=12Reader_1：id=11

那么任务恢复的时候就会把各个通道记录的状态赋值给offset，再次读取数据时构造的sql为：

第一个通道：

select * from data_test
where id mod 2=0
and id > 12;

第二个通道：

select * from data_test
where id mod 2=1
and id > 11;

这样就可以从上一次失败的位置继续读取数据了。

3、支持断点续传的插件

理论上只要支持过滤数据的数据源，和支持事务的数据源都可以支持断点续传的功能，目前FlinkX支持的插件如下：

四、实时采集

目前FlinkX支持实时采集的插件有KafKa、binlog插件，binlog插件是专门针对mysql数据库做实时采集的，如果要支持其它的数据源，只需要把数据打到Kafka，然后再用FlinkX的Kafka插件消费数据即可，比如oracle，只需要使用oracle的ogg将数据打到Kafka。这里我们专门讲解一下mysql的实时采集插件binlog。

1、binlog

binlog是Mysql sever层维护的一种二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log是完全不同的日志；其主要是用来记录对mysql数据更新或潜在发生更新的SQL语句，并以"事务"的形式保存在磁盘中。

binlog的作用主要有：

1）复制：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master把它的二进制日志传递给slaves并回放来达到master-slave数据一致的目的；

2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；

3）增量备份。

2、MySQL 主备复制

有了记录数据变化的binlog日志还不够，我们还需要借助MySQL的主备复制功能：主备复制是指 一台服务器充当主数据库服务器，另一台或多台服务器充当从数据库服务器，主服务器中的数据自动复制到从服务器之中。

主备复制的过程：

1）MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过 show binlog events 进行查看)；

2）MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)；

3）MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据。

3、写入Hive

binlog插件可以监听多张表的数据变更情况，解析出的数据中包含表名称信息，读取到的数据可以全部写入目标数据库的一张表，也可以根据数据中包含的表名信息写入不同的表，目前只有Hive插件支持这个功能。Hive插件目前只有写入插件，功能基于HDFS的写入插件实现，也就是说从binlog读取，写入hive也支持失败恢复的功能。

写入Hive的过程：

1）从数据中解析出MySQL的表名，然后根据表名映射规则转换成对应的Hive表名；

2）检查Hive表是否存在，如果不存在就创建Hive表；

3）查询Hive表的相关信息，构造HdfsOutputFormat；

4）调用HdfsOutputFormat将数据写入HDFS。