1.Flink mysql-cdc connector 源码解析
2.分享两个超实用的文献管理工具：Zotero和Mendeley！
3.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
4.jetty、tomcat源码解读?

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，牌友联盟app源码如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、解读java源码与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

       本文由文章同步助手协助完成。

分享两个超实用的文献管理工具：Zotero和Mendeley！

       Zotero是一个开放源码的文献管理工具，适用于浏览器扩展和电脑独立程序，提供免费的网络服务和离线服务。其特色包括：

       1. **安装**：安装Zotero时，需下载并安装适用于Chrome，Firefox或Safari的连接器（Connector）。

       2. **添加资源**：通过浏览器插件即时收集资源，或通过ISBN、DOI或PubMed ID在线搜索，手动输入条目并选择文档类型添加书目信息。

       3. **整理与做笔记**：利用“Collection”功能整理资源，创建、重命名、成绩录入源码删除或添加子集。使用“Tags”描述条目，创建笔记并添加至来源。

       4. **生成参考书目**：通过右键选择来源创建参考书目，支持多种格式，包括直接粘贴到剪贴板。

       5. **与Word、谷歌文档综合使用**：通过安装对应插件，Zotero能与Microsoft Word、谷歌文档等文字处理软件无缝集成，方便插入引用与生成参考书目。

       Mendeley是另一个文献管理工具，提供在线版本和独立版本，支持Windows、Mac OS X、Linux和iOS设备。其主要功能包括：

       1. **下载**：提供Mendeley Web在线版本和Mendeley Standalone独立版本供下载，根据不同系统需求选择。

       2. **添加引用**：使用内置文献搜索添加引用，搜索期刊文章。或添加相关引用、手动添加引用，搞怪表白源码Mendeley支持在Word或LibreOffice中创建引用。

       3. **插入引文**：在Word中插入引文，Windows版Word在References菜单中选择Insert Citation，Mac版在Mendeley工具栏中插入。

       4. **改变引用风格**：轻松切换引用格式，下载更多引用风格。

       5. **整理引用**：在个人文库中搜索，创建文件夹和子文件夹，使用标签整理文档。内置PDF查看器支持高亮、便签记录与突出显示。

       6. **协作与共享**：创建群组文库，邀请成员，共享研究成果。免费版限制群组数量和成员邀请人数。

       Zotero与Mendeley都是强大的文献管理工具，适用于学术研究与论文写作。选择时应根据个人需求、兼容性与功能偏好来决定。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，网站 显示源码我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

jetty、tomcat源码解读?

       我们部署Web服务在Tomcat服务器中，探讨了从HTTP请求到springmvc组件中DispatcherServlet的访问路径。

       Tomcat核心组件详解

       在Tomcat体系中，Server组件作为整个服务器的管理核心，包含服务管理、端口监听等功能。每个Service组件则负责接收客户端消息与处理请求，包含多个连接器和一个容器。连接器负责网络连接，容器则用于处理请求与响应。连接器与容器之间通过标准的ServletRequest和ServletResponse进行通信。

       连接器Connector组件

       连接器实现了网络连接和应用层协议处理，设计了EndPoint、Processor和Adapter三个组件，它们之间通过抽象接口交互，封装变化，提高复用性和降低耦合度。ProtocolHandler接口封装了网络通信和应用层协议解析，具体实现类如HttpNioProtocol和AjpNioProtocol对应不同的协议和通信模型。

       EndPoint

       EndPoint作为通信端点，实现Socket通信，是TCP/IP协议的抽象。在具体实现中，如NioEndpoint和Nio2Endpoint，包含Acceptor和SocketProcessor，用于监听连接请求和处理Socket请求，SocketProcessor将请求提交到线程池Executor中。

       Processor

       Processor负责解析应用层协议，如HTTP/AJP，将Socket请求解析为Tomcat Request对象，并通过Adapter提交到容器处理。

       Adapter

       Adapter用于适配Tomcat Request与标准的ServletRequest，将Tomcat Request转换为可由容器处理的ServletRequest，调用容器的Service方法。

       Tomcat调用DispatcherServlet流程图

       在部署了Web服务的Tomcat服务器中，HTTP请求通过连接器到达Processor，进行协议解析，生成Tomcat Request。此请求通过Adapter转换为标准的ServletRequest，传递给容器。容器按照配置加载Web应用，找到DispatcherServlet，启动服务。在DispatcherServlet中，请求流程进一步处理，实现业务逻辑，最终生成响应，通过Adapter和Processor返回给客户端。