1. 什么是 Flink TiDB CDC？

简单说就是用 Flink 实时抓取 TiDB 数据库的数据变化（比如新增、修改、删除），并将这些变化数据以流的形式处理，用于实时分析、同步到其他系统等场景。
TiDB 本身是分布式数据库，而 Flink 是流处理引擎，两者的结合适合需要高吞吐、低延迟的大规模数据处理场景[7][8]。

2. 底层原理

• TiDB 侧：通过 TiCDC 组件（TiDB 的变更数据捕获工具）捕获数据变更，类似 MySQL 的 binlog[2][4]。
• Flink 侧：使用 flink-connector-tidb-cdc 连接器，订阅 TiCDC 的变更数据流，将数据转换为 Flink 可处理的流式数据[8][10]。
• 处理流程：
  1. 全量快照：首次读取 TiDB 表的当前全量数据。
  2. 增量监听：持续监听 TiCDC 的变更日志，实时捕获后续增删改操作。
  3. 流式处理：Flink 对数据做清洗、聚合等处理，输出到下游（如 Kafka、另一个数据库）[1][5]。

3. 典型应用场景

• 实时数仓更新：将 TiDB 的订单、用户行为数据实时同步到 Hive/Iceberg 等数仓[7]。
• 跨系统数据同步：比如 TiDB 数据实时写入 Elasticsearch 做搜索，或同步到 Redis 做缓存[7][8]。
• 业务监控：实时统计 GMV（如电商场景），一旦数据变化立刻计算[4][7]。
• 数据一致性修复：通过 CDC 捕捉异常数据，触发告警或自动修复[9]。

4. 配置关键步骤

1. 开启 TiCDC：在 TiDB 集群中启用 TiCDC 组件，并配置同步任务。
2. 添加 Flink 依赖：引入 flink-connector-tidb-cdc 的 Jar 包（需确认版本兼容性）[1][5]。
3. 编写 Flink 代码：通过 DataStream 或 SQL 方式定义数据源，例如：

   TiDBSource<String> source = TiDBSource.<String>builder()
       .hostname("tidb-host")
       .port(4000)
       .database("test_db")
       .tableList("user_table")
       .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
       .build();
   

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4. 处理与输出：定义数据处理逻辑（如过滤、聚合），并写入目标系统[5][8]。

5. 优势与注意点

• 优势：
  • 低延迟：毫秒级数据同步，适合实时场景[4][7]。
  • Exactly-Once 语义：Flink 保证数据不丢不重[8]。
  • 兼容性：TiDB 兼容 MySQL 协议，部分配置可参考 MySQL CDC 方案[1][6]。
• 注意点：
  • 资源消耗：TiCDC 和 Flink 任务需分配足够内存，避免 OOM。
  • 版本兼容：确认 Flink 版本与 TiDB CDC 连接器的兼容性。
  • 数据格式：TiCDC 输出的数据格式需与 Flink 反序列化器匹配[9][10]。

6. 常见问题

• Q：TiDB 没有主键怎么办？
  A：部分 CDC 工具依赖主键，建议表设计时添加主键，或使用 TiDB 的隐式 row_id。

• Q：同步延迟高如何排查？
  A：检查 TiCDC 吞吐量、Flink 反压情况，或调整 Flink 并行度[10]。