湖倉一體（LakeHouse）是大數據領域的重要發展方向，提供了流批一體和湖倉結合的新場景。阿里云AnalyticDB?for?MySQL基于?Apache?Hudi?構建了新一代的湖倉平臺，提供日志、CDC等多種數據源一鍵入湖，在離線計算引擎融合分析等能力。本文將主要介紹AnalyticDB?for?MySQL基于Apache?Hudi實現多表CDC全增量入湖的經驗與實踐。

1.?背景簡介

1.1.?多表CDC入湖背景介紹

客戶在使用數據湖、傳統數據倉庫的過程中，常常會遇到以下業務痛點：

• 全量建倉或直連分析對源庫壓力較大，需要卸載線上壓力規避故障

• 建倉延遲較長（T+1天），需要T+10m的低延遲入湖

• 海量數據在事務庫或傳統數倉中存儲成本高，需要低成本歸檔

• 傳統數據湖存在不支持更新/小文件較多等缺點

• 自建大數據數據平臺運維成本高，需要產品化、云原生、一體化的方案

• 常見數倉的存儲不開放，需要自建能力、開源可控

• 其他痛點和需求……

針對這些業務痛點，AnalyticDB?MySQL?數據管道組件（AnalyticDB?Pipeline?Service)?基于Apache?Hudi?實現了多表CDC全增量入湖，提供入湖和分析過程中高效的全量數據導入，增量數據實時寫入、ACID事務和多版本、小文件自動合并優化、元信息校驗和自動進化、高效的列式分析格式、高效的索引優化、超大分區表存儲等等能力，很好地解決了上述提到的客戶痛點。

1.2. Apache Hudi簡介

AnalyticDB?MySQL選擇了Apache?Hudi作為CDC入湖以及日志入湖的存儲底座?；仡?Hudi?的出現主要針對性解決Uber大數據系統中存在的以下痛點：

• HDFS的可擴展性限制。大量的小文件會使得HDFS的Name?Node壓力很大，NameNode節點成為HDFS的瓶頸。

• HDFS上更快的數據處理。Uber不再滿足于T+1的數據延遲。

• 支持Hadoop?+?Parquet的更新與刪除。Uber的數據大多按天分區，舊數據不再修改，T+1?Snapshot讀源端的方式不夠高效，需要支持更新于刪除提高導入效率。

• 更快的ETL和數據建模。原本模式下，下游的數據處理任務也必須全量地讀取數據湖的數據，Uber希望提供能力使得下游可以只讀取感興趣的增量數據。

基于以上的設計目標，Uber公司構建了Hudi(Hadoop?Upserts?Deletes?and?Incrementals)并將其捐贈給Apache基金會。從名字可以看出，Hudi最初的核心能力是高效的更新刪除，以及增量讀取Api。Hudi和“數據湖三劍客”中的其他兩位(Iceberg，DeltaLake）整體功能和架構類似，都大體由以下三個部分組成:

1. 需要存儲的原始數據（Data?Objects）

2. 用于提供upsert功能的索引數據?(Auxiliary?Data)

3. 以及用于管理數據集的元數據（Metadata）

在存儲的原始數據層面，Lakehouse一般采用開源的列存格式（Parquet，ORC等），這方面沒有太大的差異。?在輔助數據層面，Hudi提供了比較高效的寫入索引（Bloomfilter,?Bucket?Index)?，使得其更加適合CDC大量更新的場景。

1.3.?業界方案簡介

阿里云AnalyticDB團隊在基于Hudi構建多表CDC入湖之前，也調研了業界的一些實現作為參考，這里簡單介紹一下一些業界的解決方案。

1.3.1.?Spark/Flink?+?Hudi?單表入湖

使用Hudi實現單表端到端CDC數據入湖的整體架構如圖所示：

圖中的第一個組件是Debezium?deployment，它由?Kafka?集群、Schema?Registry（Confluence?或?Apicurio）和?Debezium?連接器組成。會源源不斷讀取數據庫的binlog數據并將其寫入到Kafka中。

圖中的下游則是Hudi的消費端，這里我們選用Hudi提供的DeltaStreamer組件，他可以消費Kafka中的數據并寫入到Hudi數據湖中。業界實現類似單表CDC入湖，可以將上述方案中的binlog源從Debezium?+?Kafka替換成Flink?CDC?+?Kafka等等，入湖使用的計算引擎也可以根據實際情況使用Spark/Flink。

這種方式可以很好地同步CDC的數據，但是存在一個問題就是每一張表都需要創建一個單獨的入湖鏈路，如果想要同步數據庫中的多張表，則需要創建多個同步鏈路。這樣的實現存在幾個問題：

1. 同時存在多條入湖鏈路提高了運維難度

2. 動態增加刪除庫表比較麻煩

3. 對于數據量小/更新不頻繁的表，也需要單獨創建一條同步鏈路，造成了資源浪費。

目前，Hudi也支持一條鏈路多表入湖，但還不夠成熟，不足以應用于生產，具體的使用可以參考這篇文檔。

1.3.2.?Flink?VVP?多表入湖

阿里云實時計算Flink版（即Flink?VVP)?是一種全托管Serverless的Flink云服務，開箱即用，計費靈活。具備一站式開發運維管理平臺，支持作業開發、數據調試、運行與監控、自動調優、智能診斷等全生命周期能力。

阿里云Flink產品提供了多表入湖的能力（binlog?->?flink?cdc?->?下游消費端），支持在一個Flink任務中同時消費多張表的binlog并寫入下游消費端：

1. Flink?SQL執行create?table?as?table，可以把MySQL庫下所有匹配正則表達式的表同步到Hudi單表，是多對一的映射關系，會做分庫分表的合并。

2. Flink?SQL執行create?database?as?database，可以把?MySQL庫下所有的表結構和表數據一鍵同步到下游數據庫，暫時不支持hudi表，計劃支持中。

啟動任務后的拓撲如下，一個源端binlog?source算子將數據分發到下游所有Hudi?Sink算子上。

通過Flink?VVP可以比較簡單地實現多表CDC入湖，然而，這個方案仍然存在以下的一些問題：

1. 沒有成熟的產品化的入湖管理界面，如增刪庫表，修改配置等需要直接操作Flink作業，添加統一的庫表名前綴需要寫sql?hint。(VVP更多的還是一個全托管Flink平臺而不是一個數據湖產品）

2. 只提供了Flink的部署形態，在不進行額外比較復雜的配置的情況下，Compaction/Clean等TableService必須運行在鏈路內，影響寫入的性能和穩定性。

綜合考慮后，我們決定采用類似Flink?VVP多表CDC入湖的方案，在AnalyticDB?MySQL上提*品化的多表CDC全增量入湖的功能。

2.?基于Flink?CDC?+?Hudi?實現多表CDC入湖

2.1.?整體架構

AnalyticDB?MySQL多表CDC入湖的主要設計目標如下：

• 支持一鍵啟動入湖任務消費多表數據寫入Hudi，降低客戶管理成本。

• 提*品化管理界面，用戶可以通過界面啟停編輯入湖任務，提供庫表名統一前綴，主鍵映射等產品化功能。

• 盡可能降低入湖成本，減少入湖過程中需要部署的組件。

基于這樣的設計目標，我們初步選擇了以Flink?CDC作為binlog和全量數據源，并且不經過任何中間緩存，直接寫入Hudi的技術方案。

Flink?CDC?是?Apache?Flink?的一個Source?Connector，可以從?MySQL等數據庫讀取快照數據和增量數據。在Flink?CDC?2.0?中，實現了全程無鎖讀取，全量階段并發讀取以及斷點續傳的優化，更好地達到了“流批一體”。

使用了Flink?CDC的情況下，我們不需要擔心全量增量的切換，可以使用統一的Hudi?Upsert接口進行數據消費，Flink?CDC會負責多表全增量切換和位點管理，降低了任務管理的負擔。而Hudi并不支持原生消費多表數據，所以需要開發一套代碼，將Flink?CDC的數據寫入到下游多個Hudi表。

這樣實現的好處是：

• 鏈路短，需要維護的組件少，成本低（不需要依賴獨立部署的binlog源組件如kafka，阿里云DTS等）

• 業界有方案可參考，Flink?CDC?+?Hudi?單表入湖是一個比較成熟的解決方案，阿里云VVP也已經支持了Flink多表寫入Hudi。

下面詳細介紹一下?AnalyticDB?MySQL?基于這樣架構選型的一些實踐經驗。

2.2.?Flink?CDC+?Hudi?支持動態Schema變更

目前通過Flink將CDC數據寫入Hudi的流程為

1. 數據消費：源端使用CDC?Client消費binlog數據，并進行反序列化，過濾等操作。

2. 數據轉換：將CDC格式根據特定Schema數據轉換為Hudi支持的格式，比如Avro格式、Parquet格式、Json格式。

3. 數據寫入：將數據寫入Hudi，部署在TM的多個Hudi?Write?Client，使用相同的Schema將數據寫入目標表。

4. 數據提交：由部署在Flink?Job?Manager的Hudi?Coordinator進行單點提交，Commit元數據包括本次提交的文件、寫入Schema等信息。

其中，步驟2-4都要用到使用寫入Schema，在目前的實現中都是在任務部署前確定好的。同時在任務運行時沒有提供動態變更Schema的能力。

針對這個問題，我們設計實現了一套可以動態無干預更新Flink?Hudi入湖鏈路Schema的方案。整體思路為在Flink?CDC中識別DDL?binlog事件，遇到DDL事件時，停止消費增量數據，等待savepoint完成后以新的schema重新啟動任務。

這樣實現的好處是可以動態更新鏈路中的Schema，不需要人工干預。缺點是需要停止所有庫表的消費再重啟，DDL頻繁的情況下對鏈路性能的影響很大。

2.3.?Flink多表讀寫性能調優

2.3.1.?Flink?CDC?+?Hudi?Bucket?Index?全量導入調優

這里首先簡單介紹一下Flink?CDC?2.0?全量讀取?+?全增量切換的流程。在全量階段，Flink?CDC會將單表根據并行度劃分為多個chunk并分發到TaskManager并行讀取，全量讀取完成后可以在保證一致性的情況下，實現無鎖切換到增量，真正做到“流批一體”。

在導入的過程中，我們發現了兩個問題：

1）全量階段寫入的數據為log文件，但為加速查詢，需要compact成Parquet，帶來寫放大

由于全量和增量的切換Hudi是沒有感知的，所以為了實現去重，在全量階段我們也必須使用Hudi的Upsert接口，而Hudi?Bucket?Index的Uspert會產生log文件，需要進行一次Compaction才能得到parquet文件，造成一定的寫放大。并且如果全量導入的過程中compaction多次，寫放大會更加嚴重。

那么能不能犧牲讀取性能，只寫入log文件呢？?答案也是否定的，log文件增多不僅會降低讀取性能，也會降低oss?file?listing的性能，使得寫入也變慢（寫入的時候會list當前file?slice中的log和base文件）

解決方法：調大Ckp間隔或者全量增量使用不同的compaction策略解決（全量階段不做compaction）

2）Flink?全量導入表之間為串行，而寫Hudi的最大并發為Bucket數，有時無法充分利用集群并發資源

Flink?CDC全量導入的是表內并行，表之間串行。導入單表的時候，如果讀+寫的并發小于集群的并發數，會造成資源浪費，在集群可用資源較多的時候，可能需要適當調高Hudi的Bucket數以提高寫入并發?。而小表并不需要很大的并發即可導入完成，在串行導入多個小表的時候一般會有資源浪費情況。如果可以支持小表并發導入，全量導入的性能會有比較好的提升。

解決辦法：適當的調大Hudi?bucket數來提高導入性能。

2.3.2.?Flink?CDC?+?Hudi?Bucket?Index?增量調優

1)?Checkpoint?反壓調優

在全增量導入的過程中，我們發現鏈路Hudi?Ckp經常反壓引起寫入抖動：

可以發現寫入流量的波動非常大。

我們詳細排查了寫入鏈路，發現反壓主要是因為Hudi?Ckp時會flush數據，在流量比較大時候，可能需要在一個ckp間隔內flush?3G數據，造成寫入停頓。

解決這個問題的思路就是調小Hudi?Stream?Write的buffer大小（即write.task.max.size）將Checkpoint窗口期間flush數據的壓力平攤到平時。

從上圖可以看到，調整了buffer?size后，因checkpoint造成了反壓引起的寫入流量變化得到了很好的緩解。

為了緩解Ckp的反壓，我們還做了其他的一些優化：

• 調小Hudi?bucket?number，減少Ckp期間需要flush的文件個數（這個和全量階段調大bucket數是沖突的，需要權衡選擇）

• 使用鏈路外Spark作業及時運行Compaction，避免積累log文件過多導致寫log時list?files的開銷過大

2）?提供合適的寫入Metrics幫助排查性能問題

在調優flink鏈路的過程中，我們發現了flink?hudi寫入相關的metrics缺失的比較嚴重，排查時需要通過比較麻煩的手段分析性能（如觀察現場日志，dump內存、做cpu?profiling等）。于是，我們在內部開發了一套Flink?Stream?Write的?Metrics?指標幫助我們可以快速的定位性能問題。

指標主要包括：

• 當前Stream?Write算子占據的buffer大小

• Flush?Buffer耗時

• 請求OSS創建文件耗時

• 當前活躍的寫入文件數

• ....

Stream?Write/Append?Write?占據的堆內內存Buffer大小統計：

Parquet/Avro?log?Flush到磁盤耗時：

通過指標值的變化可以幫助快速定位問題，比如上圖Hudi?flush的耗時有一個上揚的趨勢，我們很快定位發現了因為Compaction做得不及時，導致log文件積壓，使得file?listing速度減慢。在調大Compaction資源后，Flush耗時可以保持平穩。

Flink-Hudi?Metrics相關的代碼我們也在持續貢獻到社區，具體可以參考HUDI-2141。

3)?Compaction調優

為了簡化配置，我們一開始采用了在鏈路內Compaction的方案，但是我們很快就發現了Compaction對寫入資源的搶占非常嚴重，并且負載不穩定，很大影響了寫入鏈路的性能和穩定性。如下圖，Compaction和GC幾乎吃滿了Task?Manager的Cpu資源。

于是，我們采用了TableService和寫入鏈路分離部署的策略，使用Spark離線任務運行TableService，使得TableService和寫入鏈路相互不影響。并且，Table?Service的消耗的是Serverless資源，按需收費。寫入鏈路因為不用做Compaction，可以保持一個比較小的資源，整體來看資源利用率和性能穩定性都得到了很好的提升。

為了方便管理數據庫內多表的TableService，我們開發了一個可以在單個Spark任務內運行多表的多個TableService的實用工具，目前已經貢獻到社區，可以參見PR。

3.?Flink?CDC?Hudi?多表入湖總結

經過我們多輪的開發和調優，Flink?CDC?多表寫入?Hudi?達到了一個基本可用的狀態。其中，我們認為比較關鍵的穩定性/性能優化是

• 將Compaction從寫入鏈路獨立出去，提高寫入和Compaction的資源利用率

• 開發了一套Flink?Hudi?Metrics系統，結合源碼和日志精細化調優Hoodie?Stream?Write。

但是，這套架構方案仍然存在以下的一些無法簡單解決的問題：

1. Flink?Hudi不支持schema?evolution。Hudi轉換Flink?Row到HoodieRecord所用的schema在拓撲被創建時固定，這意味著每次DDL都需要重啟Flink鏈路，影響增量消費。而支持不停止任務動態變更Schema在Flink?Hudi場景經POC，改造難度比較大。

2. 多表同步需要較大的資源開銷，對于沒有數據的表，仍然需要維護他們的算子，造成不必要的開銷。

3. 新增同步表和摘除同步表需要重啟鏈路。Flink任務拓撲在任務啟動時固定，新增表/刪除表都需要更改拓撲重啟鏈路，影響增量消費。

4. 直接讀取源庫/binlog對源庫壓力大，多并發讀取binlog容易打掛源庫，也使得binlog?client不穩定。并且由于沒有中間緩存，一旦binlog位點過期，數據需要重新導入。

5. 全量同步同一時刻只能并發同步一張表，對于小表的導入不夠高效，大表也有可能因為并發設置較小而利用不滿資源。

6. Hudi的Bucket數對全量導入和增量Upsert寫入的性能影響很大，但是使用Flink?CDC?+?Hudi的框架目前沒辦法為數據庫里不同的表決定不同的Bucket數，使得這個值難以權衡。

如果繼續基于這套方案實現多表CDC入湖，我們也可以嘗試從下面的一些方向著手：

1. 優化Flink?CDC全量導入，支持多表并發導入，支持導入時對源表數據量進行sample以動態決定Hudi的Bucket?Index?Number。解決上述問題5，問題6。

2. 引入Hudi的Consistent?Hashing?Bucket?Index，從Hudi端解決bucket?index數無法動態變更的問題，參考HUDI-6329。解決上述問題5，問題6。

3. 引入一個新的binlog緩存組件（自己搭建或者使用云上成熟產品），下游多個鏈路從緩存隊列中讀取binlog，而不是直接訪問源庫。解決上述問題4。

4. Flink支持動態拓撲，或者Hudi支持動態變更Schema。解決上述問題1，2，3。

不過，基于經過內部討論和驗證，我們認為繼續基于Flink?+?Hudi框架實現多表CDC全增量入湖難度較大，針對這個場景，應該更換為Spark引擎。主要的一些考慮如下。

1. 上述討論的Flink-Hudi優化方向，工程量和難度都比較大，有些涉及到了核心機制的變動。

2. 團隊內部對Spark全增量多表入湖有一定的積累，線上已經有了長期穩定運行的客戶案例。

3. 基于Spark引擎的功能豐富度更好，如Spark微批語義可以支持隱式的動態Schema變更，Table?Service也更適合使用Spark批作業運行。

在我們后續的實踐中，也證實了我們的判斷是正確的。引擎更換為Spark后，多表CDC全增量入湖的功能豐富程度，擴展性，性能和穩定性都得到了很好的提升。我們將在之后的文章中介紹我們基于Spark+Hudi實現多表CDC全增量的實踐，也歡迎讀者們關注。

4.?參考資料

1. Flink?CDC?+?Hudi?海量數據入湖在順豐的實踐

2. Change?Data?Capture?with?Debezium?and?Apache?Hudi

3. 使用?Flink?Hudi?構建流式數據湖平臺

4. 基于?Apache?Hudi?的湖倉一體技術在?Shopee?的實踐

5. 深入解讀?Flink?CDC?增量快照框架

6. CDC一鍵入湖：當?Apache?Hudi?DeltaStreamer?遇見?Serverless?Spark

總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里云AnalyticDB基于Flink CDC+Hudi实现多表全增量入湖实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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