SpringBoot整合Flink CDC，实时追踪mysql数据变动

Ne0inhk

21 Jan 2026 — 5 min read

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我们将整合Spring Boot和Apache Flink CDC（Change Data Capture）来实现实时数据追踪。下面是一个基本的实践流程代码，包括搭建Spring Boot项目、整合Flink CDC以及实现数据变动的实时追踪。

前言

Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一种基于数据库日志的CDC技术，它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结合，Flink CDC能够高效地实现海量数据的实时集成。其核心功能在于实时监视数据库或数据流中的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。借助Flink CDC，用户可以轻松地构建实时数据管道，实时响应和处理数据变动，为实时分析、实时报表和实时决策等场景提供有力支持。

Flink CDC的应用场景广泛，包括但不限于实时数据仓库更新、实时数据同步和迁移以及实时数据处理等。它还能确保数据一致性，并在数据发生变更时准确地进行捕获和处理。此外，Flink CDC支持与多种数据源进行集成，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，并提供了相应的连接器，便于数据的捕获和处理。

接下来，将详细介绍MySQL CDC的使用。MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库中读取快照数据和增量数据。

1. MySQL开启Binlog

MySQL中开启binlog功能，需要修改配置文件中（如Linux的/etc/my.cnf或Windows的\my.ini）的[mysqld]部分设置相关参数：

[mysqld] server-id=1 # 设置日志格式为行级格式 binlog-format=Row # 设置binlog日志文件的前缀 log-bin=mysql-bin # 指定需要记录二进制日志的数据库 binlog_do_db=testjpa

除了开启binlog功能外，还需要为Flink CDC配置相应的权限，以确保其能够正常连接到MySQL并读取数据。这包括授予Flink CDC连接MySQL的用户必要的权限，如SELECT、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT、SHOW VIEW等。这些权限是Flink CDC读取数据和元数据所必需的。

检查是否已开启binlog功能：

mysql>SHOW VARIABLES LIKE'log_bin';+---------------+-------+| Variable_name |Value|+---------------+-------+| log_bin |ON|+---------------+-------+

至此，MySQL的相关配置已完成。

2. 创建Spring Boot项目

首先，你需要创建一个Spring Boot项目。可以使用Spring Initializr（https://start.spring.io/）来快速生成项目。

3. 添加依赖

在pom.xml中添加Apache Flink和Flink CDC的依赖。以下是必要的依赖：

<dependencies><!-- Flink dependency --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.14.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId><version>1.14.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId><version>2.0.0</version></dependency><!-- Spring Boot dependencies --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency></dependencies>

4. 配置Flink和MySQL CDC

在Spring Boot的application.yml或application.properties文件中配置Flink和MySQL数据库连接：

flink:checkpoint:interval:10000parallelism:1spring:datasource:url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database username: your_username password: your_password

5. 实现数据实时追踪

创建一个服务类来实现数据的实时追踪：

importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;importorg.springframework.stereotype.Service;@ServicepublicclassFlinkCdcService{publicvoidstartDataStreaming(){finalStreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();finalStreamTableEnvironment tableEnv =StreamTableEnvironment.create(env);// 使用Flink CDC连接MySQLString name ="inventory"; tableEnv.executeSql("CREATE TABLE "+ name +" ("+" id INT,"+" name STRING,"+" description STRING,"+" weight DECIMAL(10, 3)"+") WITH ("+" 'connector' = 'mysql-cdc',"+" 'hostname' = 'localhost',"+" 'port' = '3306',"+" 'username' = 'your_username',"+" 'password' = 'your_password',"+" 'database-name' = 'your_database',"+" 'table-name' = 'your_table'"+")");// 查询并打印结果DataStream<String> dataStream = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM "+ name).execute().print();try{ env.execute("Flink CDC Demo");}catch(Exception e){ e.printStackTrace();}}}

6. 启动Spring Boot应用

在你的Spring Boot应用的启动类中调用FlinkCdcService的startDataStreaming方法来启动数据追踪：

importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.boot.CommandLineRunner;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublicclassFlinkCdcApplicationimplementsCommandLineRunner{@AutowiredprivateFlinkCdcService flinkCdcService;publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(FlinkCdcApplication.class, args);}@Overridepublicvoidrun(String... args)throwsException{ flinkCdcService.startDataStreaming();}}