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作者:千浪@阿里云研发工程师
MongoDB CDC 概述
MongoDB 是当下流行的一个基于文档的非关系性数据库。MongoDB CDC [1] 是 Flink CDC 社区 [2] 提供的一个用于捕获变更数据（Change Data Capturing）的 Flink 连接器，可连接到 MongoDB 数据库和集合，并捕获其中的文档增加、更新、替换、删除等变更操作，生成标准的 Flink Changelog 事件流，支持通过 Flink SQL 或 DataStream API 进行数据加工， 加工之后可以方便地写入到 Flink 所支持的各种下游系统中。
MongoDB CDC 核心功能
全增量一体化读取
在实际的业务场景中，常常需要同时采集 MongoDB 数据库中的存量数据以及增量数据。MongoDB CDC 能够一体化地读取全量数据和增量数据。在启动选项配置为 initial 模式时，CDC 会首先对目标集合进行扫描，并对现存的每一条数据各发送一条 Insert 记录；快照完成后，CDC 会自动转换为增量模式，开始捕获连接器启动后到来的变更数据。期间支持在任意时刻的故障恢复，且保证提供不丢不重的精确一次（Exactly-Once）语义。
支持多种消费模式
针对不同的场景需求，MongoDB CDC 可以设定为从以下模式中启动：
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latest 模式
- 在此模式下，MongoDB CDC 不会处理启动前已经存在的数据，只针对启动后到来的变更数据产生变更记录。这意味着连接器只能读取在连接器启动之后的数据更改。
-
initial 模式
- 在此模式下，MongoDB CDC 会先对全部存量数据进行快照，待快照完成后再开始捕获变更数据。
-
timestamp 模式
- 在此模式下，MongoDB CDC 会捕获给定的时间戳之后发生的变更数据。时间戳的取值必须在 MongoDB 的有效日志记录范围内。
支持产生完整变更事件流
MongoDB 6.0 之前的版本默认不会提供变更前文档及被删除文档的数据；利用这些信息只能实现 Upsert 语义（即缺失了 Update Before 数据条目）。但在 Flink 中许多有用的算子操作都依赖完整的 Insert、Update Before、Update After、Delete 变更流。如果需要补充缺失的变更前事件，一个自然的思路是在 Flink 状态中缓存所有文档的当前版本快照；在遇到被更新或删除的文档时，查表即可得知变更前的状态。然而在最坏的情况下，这种操作可能需要保存相当于 100% 原始数据量的记录。
目前，Flink SQL Planner 会自动为 Upsert 类型的 Source 生成一个 ChangelogNormalize 节点，并按照上述操作将其转换为完整的变更流；代价则是该算子节点需要存储体积巨大的 State 数据。
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MongoDB 6.0 的 Pre- and Post-Image 新功能 [6] 提供了一个更高效的解决方案：只要启用 changeStreamPreAndPostImages 功能，MongoDB 就会在每次变更发生时，在一个特殊的集合中记录文档变更前后的完整状态。MongoDB CDC 支持读取这些记录并产生完整事件流，从而消除了对 ChangelogNormalize 节点的依赖。
基于心跳的标记推动机制
目前版本的 CDC 实现需要全局唯一的回溯标记（Resume Token）来定位变更流的位置。然而 MongoDB 并不会无限地存储所有的日志，较早的变更记录可能会在保存时间超限或日志大小超限时被清除。
对于变更频繁的集合，清除记录并不会带来什么问题，因为每次获取最新的变更条目时都会一并刷新回溯标记，始终保证回溯标记的有效性。但对于一些变更非常缓慢的集合，可能出现“上一次变更非常久远，导致其对应的回溯标记已经被清除了”的情况，这意味着无法再从流中进行恢复并读取下一次变更（由于回溯标记不存在而无法定位）。
MongoDB 提供了解决这一问题的“心跳机制”选项，在流中没有变更数据时，也可以通过发送心跳包以刷新回溯标记。这样对于变更缓慢的集合也能保持其回溯标记更新，而不至于过期。可以通过 MongoDB CDC 的 heartbeat.interval.ms 选项来启用心跳机制。
MongoDB CDC 的设计方案
根据使用的技术方法不同，MongoDB CDC 的技术演进过程大致分为三个阶段：最早的 CDC（如早期的 Debezium MongoDB 等）基于查询 OpLog 日志集合实现，主要面向 MongoDB 的早期版本；第二阶段升级到了基于 MongoDB 3.6 提供的 Change Stream API 设计；在第三阶段，也就是最新的版本中，Flink CDC 社区实现了基于 FLIP-27 和增量快照算法的设计。
第一阶段：基于 OpLog 的设计方案
早期的 MongoDB 没有为变化监测的需求设置特别的 API。但为了支持主—副节点分布式部署情况下的数据同步和故障恢复，MongoDB 会将数据库中的所有文档操作记录写入一个特殊的系统集合 sys.oplog [3]。每条记录的格式如下：
{
"ts": Timestamp(1625660877, 2),
"t": NumberLong(2),
"h": NumberLong("5521980394145765083"),
"v": 2,
"op": "i",
"ns": "test.users",
"ui": UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"),
"wall": ISODate("2021-07-07T12:27:57.689Z"),
"o": {
"_id": ObjectId("60e59dcd46db1fb4605f8b18"),
"name": "1"
}
}
其中 ts 段用于记录操作发生的唯一时间戳（第一位为 Unix epoch 时间戳，第二位为这一秒内的版本号） ；ns 记录了操作的数据库和集合、op 是进行的操作（例如 i代表插入）、o 是被插入的文档。连接器只需持续查询 OpLog 集合，即可获取时间顺序的最新数据，并产生对应的日志流。
需要留意的是，MongoDB 出于日志记录开销的考量，只会记录更新操作发生变化的字段；删除操作中只包含被删除文档的 _id 字段。因此这类基于 OpLog 的 CDC 实现需要额外的操作（例如，在 Update 后查询完整文档信息）才能产生 Flink Upsert（包括 Insert、Update After、Delete）事件流。由于 OpLog 并不记录更新前及删除前的文档数据，这类 CDC 通常不能产生 Update Before 事件。
除此之外，MongoDB 数据库的每个分片都有自己的 OpLog 集合，因此连接器需要同时和每个分片建立连接并处理同步问题，实现较为繁琐。
第二阶段：基于 Change Stream API 设计方案
MongoDB 3.6 引入了新的 Change Stream （变更流）API [4]，支持数据库、集合层面的变更信息订阅，并提供了基于 Resume Token 的断点续传机制。例如，使用 db.<collection_name>.watch()，就可以订阅对应集合的操作变更，返回的每条变更记录数据的格式如下：
{
// Resume Token
_id: { _data: '...' },
// 操作类型
operationType: 'insert',
// oplogs 中记录的时间戳
clusterTime: Timestamp({ t: 1686638232, i: 1 }),
// 精度更高的时间戳，MongoDB 6.0 后可用
wallTime: ISODate("2023-06-13T06:37:12.290Z"),
// 插入的完整文档信息
fullDocument: {
_id: ObjectId("64880e8a9f46de45aa2630a4"),
fieldKey: 'fieldValue'
},
// 更新的 database 和 collection
ns: { db: 'testdb', coll: 'testtable' },
// 插入文档的唯一 ID
// 分片集合中还包括分片键
documentKey: { _id: ObjectId("64880e8a9f46de45aa2630a4") }
}
相比于读取 Oplog 的方式，基于变更流 API 的 CDC 具有这些优势：
- 对分片集群支持更好。要订阅分片集合的全部变更操作，也只需要建立一个变更流游标；
- 方便进行恢复。只需要记录每条记录的 Resume Token，即可在有效期限内任意回溯；
- 支持自动获取变更后完整文档。可以通过参数配置获取包含更新后完整文档的变更记录。
早期版本的 MongoDB CDC 就通过变更流 API 实现了流式更新的订阅。
第三阶段：基于增量快照算法的设计方案
CDC 的变更监测操作通常分为两步：第一步是在启动时对当前数据库中的状态进行完整快照（Snapshot），第二步是监控实时的流式数据变更。早期版本的快照阶段为单并发读取，且不支持 Checkpoint 与故障恢复。这意味着在数据量很大时，快照阶段执行将花费相当长的时间，且一旦失败必须从头开始。FLIP-27 提案 [5] 给出了下一代 Flink Source 架构，将从源读取数据的职责抽象为两个模块，如下图所示：
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-
SplitEnumerator，负责管理并将数据源拆分为多个抽象分片；
-
Reader，负责从抽象分片中读取实际的数据。
运行时，读取数据的过程也分为两个步骤：
-
一开始，执行 SplitEnumerator，将全部数据拆分成抽象分片；
-
将每个抽象分片分配给 Reader，并执行实际的读取逻辑。
Enumerator 和每个 Reader 各有自己的 Checkpoints，均支持故障恢复。各 Source 也无需自己维护分片、并发模型问题。
MongoDB CDC 在 Flink CDC 2.3 版本开始迁移到这一新的 Source 架构。在进行快照时，MongoDB CDC 需要将待快照的集合按 Key 进行拆分，策略如下：
- 如果目标集合为分片集合，则按照实际的物理分片进行拆分；
- 否则，使用 MongoDB 提供的 splitVector 函数均匀分片；
- 如果无法调用 splitVector 则使用启发式算法，抽样估计文档的平均大小，并按数据行数进行拆分。
得到的每个分片都对应一个 MinKey 和 MaxKey 指定的文档范围，称作快照分片（SnapshotSplit）。
而在流式读取阶段，我们只需要指定数据流的起止时间点，确定要监控的流数据记录范围即可。这样的分片称为流式分片（StreamSplit）。如果将停止时间点设定为 MAX_TIMESTAMP（可表示的最大时间戳），则代表这是一个不限定停止时间点的无界流分片。
目前，启用了增量快照功能的 MongoDB CDC 使用 FLIP-27 推荐的 Source 接口定义方式 SplitEnumerator 会首先拆分存量数据，产生快照分片；在监测到全部的快照分片均完成之后，才会继续产生流式分片，转为流式读取。
TaskFetcher 在收到待处理的分片后，就会按照其类型（快照或流式）将其传递给对应的 SplitFetchTask 进行实际的读取工作。ScanSplitFetchTask 会根据传入的快照分片界定的 Key 范围从 MongoDB 数据库中读取存量数据；StreamSplitFetchTask 则会订阅 Change Stream API 来获取变更数据。
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所有 SplitFetchTask 产生的记录都会被放入事件队列中，并由 RecordEmitter 转发给指定的反序列化器；反序列化器将其转化为最终的 RowData，交给下游消费。
出于兼容性考虑，使用传统 SourceFunction 定义的 MongoDB Source 仍然存在于目前版本的 MongoDB CDC 中，用于非增量快照模式。但这种定义方式已被 Flink 标记为不推荐的（Deprecated）用法，且将来可能会被删除。
MongoDB CDC 的底层实现
目前版本的 Mongo CDC 实现大量依赖 MongoDB 底层为变化数据的捕获提供的支持，如变更流 API、分片集合支持、变更前后快照等功能。下面详细介绍这些功能的底层机制，对底层原理不感兴趣的读者可以快速跳过本章节。
基于 Change Stream API 的 CDC 技术
上文提到，基于变更流 API 捕获变更数据相比于读取 OpLog 的实现更简单有效。然而实际上 MongoDB 的变更流 API 底层也是基于 OpLog 实现的，是在 OpLog 上提供的一层封装。它们存在以下的对应关系：
- 变更流中的每条记录都有着唯一的 _id（即 Resume Token），对应 OpLog 集合中的一次操作日志；
- 变更流中的 namespace、updateDescription、operationType 等字段和 OpLog 中记录的内容一一对应。
在此基础上，变更流 API 提供了以下便利：
- 支持通过任意有效的 Resume Token 回溯变更流
由于通过 Resume Token（即 OpLog 记录的_id 字段）可以查找出 OpLog 中对应的操作记录，从而自对应位点开始消费接下来的变更数据。
- 支持从特定的 Timestamp 开始回溯变更流
MongoDB 提供了 startAtOperationTime 选项开启变更流，支持从给定的时间戳处开始读取变化。由于 OpLog 集合中包含了所有变更的时间戳，且按照时间有序排列，所以只需进行二分查找即可定位到给定时间戳对应变更流中的位置。
目前的 MongoDB 实现有个特殊的限制：如果指定的 Timestamp 发生在过去（即需要在 OpLog 中查找变更的起始点），则需要保证这一 Timestamp 在 OpLog 记录的日志范围内。这一限定很好理解：如果给定的时间戳在未来，则无需进行二分查找，只需等待该时间戳之后的变更数据到来再开始捕获即可；但如果给定的时间戳在过去，则只能在 OpLog 记录的范围内才能进行可靠的二分查找；如果该时间戳比当前 OpLog 最早的数据还要早，则 MongoDB 无法确定在它们之间是否有其他变更；即使有，也无法从该处恢复了，因为这些变更对应的 OpLog 日志已经被清除了。MongoDB 在遇到这种情况时会拒绝回溯。
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- 支持 Full Document Lookup 功能
OpLog 为了节约存储开销，只会存储最少必要的变更数据。例如，对于一次更新操作，MongoDB 并不会将变更后完整的文档记录下来，而是只存储那些发生了变化的字段；即 OpLog 里面的更新操作日志中记录的不是完整的文档，不是很实用。如果需要完整的文档信息，还需要对 OpLog 中每条更新记录手动查找一次。
变更流 API 则将这一查询需求进行了包装：只需使用 fullDocument: updateLookup参数，MongoDB 就会在读取到 Update 事件时，在返回的记录中补充完整的文档，并记录在 fullDocument 字段中。注意这仅适用于 Update 类型的操作，因为 Insert 操作总是包含完整文档信息（因为插入操作前该文档还不存在）；Delete 操作总是只包含 _id 信息（因为已被删除的文档无法再查找）。
需要注意的是，MongoDB 不保证 updateLookup 给出的文档一定与该更新操作的结果对应。也就是说，连续对同一文档进行 Update 操作产生的变更流记录，较早变更查出的 FullDocument 可能被较晚变更的内容覆盖。
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这和手工读取 OpLog、再手动读取 Full Document 的问题是一样的。不过由于 MongoDB 的每个文档都具有唯一的 _id字段，因此在 Upsert 模式的数据流中这一问题不会对结果产生太大影响。
MongoDB 分片集合的支持
MongoDB 的每个分片节点都具有自己的 OpLog 集合，分别记录属于自己分片的变更数据；这意味着如果需要基于 OpLog 监控分片集合的变更，则需要并行地监控每个分片的 OpLog 集合，并手动处理同步问题、按照时间戳对来自不同分片的变更日志进行排序并输出，难度和风险都比较高。
而变更流 API 对分片集合的变更捕获进行了封装，使其更加易用。即使通过变更流 API 订阅的是分片存储的集合，也只会产生唯一一个变更流游标，其中包含了来自所有分片的变更数据；且提供了很强的有序性保证，即产生的变更数据总是时间有序的。
MongoDB 的实现方式是给分片集合设计一个中心化的管理节点，负责从各个节点获取记录并排序，从而产生有序的输出。每个节点内部的 OpLog 记录总是有序的。那么在所有节点都给出一条该节点内最早的记录之后，其中最早的那一个就可以认为是全局最早值，可以发送给订阅 Change Stream 的客户端了。
但是这样其实会有问题：如果其中有个节点的数据始终没有被更新，那么它就不会给出变更记录；这样，中心节点就无法确认这个节点到底是很久以前有更新，只是一直没发出来记录，还是确实没有数据；这样就无法推进全局时间戳了。
MongoDB 对这一问题的解决方案和 Flink 的 Watermark 机制很类似：MongoDB 要求每个节点即使没有变更数据，也需要定期向中心节点发送一条空白指令。这样中心节点就可以确认每个节点的同步状态，从而推进全局时间戳。
高效地支持变更前后快照
Change Stream 底层是基于 OpLog 实现的，而 OpLog 不记录更新和删除前的文档信息。为了支持“获取变更/删除前文档”这一需求，MongoDB 不得不额外在某个位置保存这一信息。出于兼容性的考量以及储存开销原因，MongoDB 没有选择修改 OpLog 格式来储存额外字段，而是在特殊的集合中存储变更前后的文档信息（称为 Pre- and Post-Images），并提供了集合粒度的开关控制。
由于针对每次变更和删除操作都记录下前后快照的开销并不小，所以 MongoDB 提供了许多开关防止状态膨胀，例如：
- 支持在系统层面配置变更前后快照的过期时间：
db.runCommand({
setClusterParameter: {
changeStreamOptions: {
preAndPostImages: {
expireAfterSeconds: '600' // 设定过期时间为 600 秒
}
}
}
})
- 支持对每个集合单独配置变更前后快照开启与否：
db.runCommand({
collMod: "testtable",
changeStreamPreAndPostImages: {
enabled: true // 配置对 testtable 集合中的变更记录快照
}
})
- 支持对每个变更流游标选择是否读取变更前后快照：
db.testtable.watch({
// 配置是否读取变更后快照
fullDocument: 'required',
// 配置是否读取变更前快照
fullDocumentBeforeChange: 'required'
})
为什么要同时存储变更后的文档呢？之前提到的将 FullDocument 设定为 updateLookup 的方法，虽然可以得到变更后的完整文档信息，但却不能保证得到的一定是这一次更新之后的文档信息。例如，在连续进行两次更新操作时，可能会出现前一次更新操作的 FullDocument 被后一次覆盖的情况。究其原因，是因为这一信息是事后独立查询（Lookup）的，而非和变更事件本身相关联。
而变更后文档记录是在每次变更触发器中存储的，和特定的 OpLog 变更条目相关联，因此可以保证记录的文档反映了该变更的结果；将 fullDocument 选项设定为 required 或 whenAvailable 时，即可要求从变更后快照中读取记录，而非进行“事后查询”。
在启用 scan.full-changelog 选项时，MongoDB CDC 会要求从变更后文档记录中产生 Update After 事件，从而确保每条 Update After 事件与实际变更操作一一对应。这是通过 ChangelogNormalize 算子将 Upsert 流正规化的实现方式无法保证的。
Announce: Flink CDC 社区新增 Maintainer 成员
Flink CDC 社区的快速发展离不开贡献者们的无私奉献，截止目前社区的贡献者已经超过 100 人，贡献者群体持续扩大。经过 Flink CDC 社区 Maintainer 成员提议， Flink CDC 社区已经正式邀请 whhe (川粉) 加入 Flink CDC 社区的 Maintainer 列表。
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川粉老师是 OceanBase 开源团队的研发工程师，主要负责 OceanBase 的开源生态对接和社区治理相关工作，他长期活跃在 Flink CDC 社区，参与了多个版本的开发工作，作为核心贡献者在社区贡献了包括 OceanBase CDC Connector 在内的多个 PR，同时在用户群和 issue 列表中帮助积极帮助用户解决问题，为社区发展做出了持续的贡献。期待川粉老师作为 Flink CDC 的 Maintainer，为社区的发展带来更多数据库侧的视角，帮助更多的社区贡献者和用户，也希望未来能有更多的贡献者可以加入 Maintainer 列表，不断推动社区的发展。
阿里云实时计算 Flink 基于 Flink 1.17 的企业版 Flink 已正式发布 [7]，在该版本中 MongoDB CDC 连接器已开始公测，支持任意时间戳消费、完整事件流等功能 [8]。欢迎使用！
参考
[1] MongoDB CDC 社区文档：
[2] Flink CDC 社区官网：
https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/
[3] MongoDB Oplog 文档：
https://www.mongodb.com/docs/manual/core/replica-set-oplog/
[4] MongoDB 变更流文档：
https://www.mongodb.com/docs/manual/changeStreams/
[5] Apache Flink FLIP-27 提案：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-27%3A+Refactor+Source+Interface
[6] MongoDB PreImages 文档：
https://www.mongodb.com/docs/atlas/app-services/mongodb/preimages/
[7] 阿里云 MongoDB CDC 文档：
https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/mongodb-cdc-connector
[8] 阿里云 Flink 实时计算 Release Notes：
https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/august-21-2023
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