Flink cdc如何做维表查询

在Flink中，通过使用CDC（Change Data Capture）机制，可以将数据从关系型数据库中抽取出来，并将其作为流数据进行处理。在处理CDC数据时，经常需要进行维表查询，以便将CDC数据与维表进行关联。

在Flink中，可以使用异步IO机制（Async IO）来实现维表查询。具体来说，可以通过实现AsyncFunction接口来定义维表查询逻辑，然后使用AsyncDataStream.unorderedWait()方法将查询结果与主数据流进行关联。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Async IO来实现维表查询：

// 定义维表查询逻辑
class MyAsyncFunction extends RichAsyncFunction<Row, Row> {
    // 定义异步客户端
    private transient MyAsyncClient asyncClient;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 初始化异步客户端
        asyncClient = new MyAsyncClient();
    }

    @Override
    public void asyncInvoke(Row input, ResultFuture<Row> resultFuture) throws Exception {
        // 异步查询维表
        asyncClient.queryAsync(input.getField(0), new MyAsyncCallback(resultFuture));
    }

    // 定义异步回调函数
    private class MyAsyncCallback implements Callback<MyResult> {
        private final ResultFuture<Row> resultFuture;

        public MyAsyncCallback(ResultFuture<Row> resultFuture) {
            this.resultFuture = resultFuture;
        }

        @Override
        public void onSuccess(MyResult result) {
            // 将查询结果转换为Row对象
            Row row = new Row(2);
            row.setField(0, result.getKey());
            row.setField(1, result.getValue());

            // 将查询结果发送到下游算子
            resultFuture.complete(Collections.singleton(row));
        }

        @Override
        public void onFailure(Throwable throwable) {
            // 处理查询失败的情况
            resultFuture.completeExceptionally(throwable);
        }
    }
}

// 将维表数据转换为MapState
DataStream<MyResult> dimStream = env.addSource(dimSource);
MapStateDescriptor<String, MyResult> dimStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("dimState", BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, TypeInformation.of(MyResult.class));
BroadcastStream<MyResult> dimBroadcastStream = dimStream.broadcast(dimStateDescriptor);

// 将CDC数据流与维表流进行关联
DataStream<Row> resultStream = cdcStream.keyBy(0)
    .connect(dimBroadcastStream)
    .process(new KeyedBroadcastProcessFunction<String, Row, MyResult, Row>() {
        private transient MapState<String, MyResult> dimState;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 初始化维表状态
            dimState = getRuntimeContext().getMapState(dimStateDescriptor);
        }

        @Override
        public void processElement(Row input, ReadOnlyContext ctx, Collector<Row> out) throws Exception {
            // 从维表状态中查询维表数据
            MyResult dimResult = dimState.get(input.getField(0));
            if (dimResult != null) {
                // 将维表数据与CDC数据进行合并
                Row output = new Row(3);
                output.setField(0, input.getField(0));
                output.setField(1, input.getField(1));
                output.setField(2, dimResult.getValue());

                out.collect(output);
            }
        }

        @Override
        public void processBroadcastElement(MyResult input, Context ctx, Collector<Row> out) throws Exception {
            // 更新维表状态
            dimState.put(input.getKey(), input);
        }
    });

// 异步查询维表数据
resultStream.async()
    .map(new MyAsyncFunction())
    .print();

在上述代码中，首先通过AsyncFunction接口实现了异步维表查询逻辑。在异步查询结果返回后，将查询结果转换为Row对象，并将其发送给下游算子。

然后，在将维表数据转换为MapState之后，使用BroadcastStream将维表数据广播到所有并行实例中。在处理CDC数据流时，通过使用KeyedBroadcastProcessFunction将维表数据与CDC数据进行关联。

最后，在处理CDC数据时，使用AsyncDataStream.unorderedWait()方法将异步查询结果与CDC数据进行关联。这样，就可以在处理CDC数据时进行异步维表查询了。