前言：

在分布式系统中，数据同步的实时性和准确性至关重要。Flink 强大的实时数据流处理能力，配合 Spring Boot 的易用性，实现 MySQL 数据库的实时同步，不仅可以确保数据的一致性，也可以极大提升系统的响应速度和稳定性。

1.实现步骤

1.1环境要求

• Java 8 或更高版本
• Maven 3.x
• Flink 1.13.2
• Spring Boot 2.x
• MySQL 数据库

1.2springboot项目

在 pom.xml 文件中添加 Flink 和 MySQL 的依赖。

1.3配置数据库连接

在 application.yml 文件中配置你的 MySQL 数据库连接信息。

1.4创建 Flink 作业

在项目中创建一个 Flink 作业类，用于实现数据同步逻辑。

// Flink作业实现MySQL数据同步
public class MySqlSyncJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置MySQL源（source）
        JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
                .setDrivername("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database")
                .setUsername("your_username")
                .setPassword("your_password")
                .setQuery("select * from your_table")
                .setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(Types.INT, Types.STRING, Types.STRING))
                .finish();

        // 配置MySQL目标（sink）
        JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()
                .setDrivername("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_target_database")
                .setUsername("your_username")
                .setPassword("your_password")
                .setQuery("insert into your_target_table (id, name, description) values (?, ?, ?)")
                .finish();

        // 创建数据源
        DataStreamSource<Row> source = env.createInput(jdbcInputFormat);

        // 写入数据到目标数据库
        source.writeUsingOutputFormat(jdbcOutputFormat);

        // 执行作业
        env.execute("MySQL Data Sync Job");
    }
}

1.5集成到 Spring Boot

在 Spring Boot 中创建一个服务类，该类会负责启动 Flink 数据同步作业。

在 Spring Boot 的主类中调用服务启动作业。

总结

结合 Apache Flink 和 Spring Boot 实现 MySQL 数据库之间的实时同步。我们从准备开发环境开始，逐步介绍了项目的创建、依赖配置、数据同步作业的编写，以及最终的作业启动过程。