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背景

本篇接Flink 使用之 MySQL CDC。在这篇博客，我们解析CDC数据的时候用的是StringDebeziumDeserializationSchema。实际上它仅仅调用接收到SourceRecord的toString()方法，将结果传递到下游。SourceRecord.toString()返回的内容过多，层级较为复杂，给下游的解析造成了很大的困难。

为了解决这个问题，本篇为大家讲解如何自定义DeserializationSchema。

目标

通常来说，我们关心的CDC内容包含如下：

• 数据库名
• 表名
• 操作类型（增删改）
• 变更前数据
• 变更后数据
• 其他字段（例如变更时间等，根据业务需要添加）

下面例子中，我们手工将SourceRecord解析为一个Map类型。

实现方式

实现自己的DeserializationSchema，我们可以参考官方给出的StringDebeziumDeserializationSchema的源代码。如下所示：

public class StringDebeziumDeserializationSchema implements DebeziumDeserializationSchema<String> {
    private static final long serialVersionUID = -3168848963265670603L;

    public StringDebeziumDeserializationSchema() {
    }

    public void deserialize(SourceRecord record, Collector<String> out) throws Exception {
        out.collect(record.toString());
    }

    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
    }
}

它继承了DebeziumDeserializationSchema，实现了2个方法：

• deserialize：反序列化的逻辑在此，CDC捕获到的原始数据为SourceRecord，我们将其解析之后，通过Collector收集，即可传递给下游。
• getProducedType：返回解析之后的数据类型。

我们自己的解析逻辑只需要实现这个接口，在deserialize完成自己的解析逻辑即可。当然，这个例子中仅仅是为了print看起来直观，将转换后的map转换为String后发往下游。实际生产中建议使用Java Bean，Scala Case Class或者JSON格式。

完整的代码和关键点讲解如下所示：

public class CustomDebeziumDeserializer implements DebeziumDeserializationSchema<String> {
    @Override
    public void deserialize(SourceRecord sourceRecord, Collector<String> collector) throws Exception {
        Map<String, Object> parsedObject = new HashMap<>();

        // 注意，SourceRecord中并没有获取操作类型的方法。获取操作类型需要这么写
        Envelope.Operation operation = Envelope.operationFor(sourceRecord);
        parsedObject.put("operation", operation.toString());

        // topic返回的内容为：mysql_binlog_source.dbName.tableName，即数据源.数据库名.表名
        // 按照业务使用要求解析即可
        if (null != sourceRecord.topic()) {
            String[] splitTopic = sourceRecord.topic().split("\\.");
            if (splitTopic.length == 3) {
                parsedObject.put("database", splitTopic[1]);
                parsedObject.put("table", splitTopic[2]);
            }
        }

        // value返回sourceRecord中携带的数据，它是一个Struct类型
        // Struct的类型为org.apache.kafka.connect.data.Struct
        Struct value = (Struct) sourceRecord.value();
        // 变更前后的数据位于value这个Struct中，名称分别为before和after
        Struct before = value.getStruct("before");
        Struct after = value.getStruct("after");

        // 对于新增或删除的数据，before和after可能不存在，需要做null检查
        if (null != before) {
            Map<String, Object> beforeMap = new HashMap<>();
            // 获取Struct中包含所有字段名可以使用struct.schema().fields()方法，遍历即可
            Schema beforeSchema = before.schema();
            for (Field field : beforeSchema.fields()) {
                beforeMap.put(field.name(), before.get(field));
            }
            parsedObject.put("before", beforeMap);
        }

        if (null != after) {
            Map<String, Object> afterMap = new HashMap<>();
            Schema afterSchema = after.schema();
            for (Field field : afterSchema.fields()) {
                afterMap.put(field.name(), after.get(field));
            }

            parsedObject.put("after", afterMap);
        }

        // 调用collector的collect方法，将转换后的数据发往下游
        collector.collect(parsedObject.toString());
    }

    @Override
    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
    }
}

最后和Flink 使用之 MySQL CDC类似。编写Flink主程序：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 使用MySQLSource创建数据源
// 使用自己编写的CustomDebeziumDeserializer替换掉官方提供的StringDebeziumDeserializationSchema
val sourceFunction = MySQLSource.builder().hostname("your-ip").port(3306)
    .databaseList("demo").username("root").password("123456")
    .deserializer(new CustomDebeziumDeserializer).build();

// 单并行度打印，避免输出乱序
env.addSource(sourceFunction).print.setParallelism(1)

env.execute()