Flink是一個基于流式數據處理和批處理的開源框架，可以快速開發和執行高效、可擴展性的數據管道。而MySQL是一款廣泛使用的關系型數據庫，今天我們就來探討一下如何在Flink中將數據寫入MySQL。

public class MySQLSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String,String>> {
private Connection connection;
private PreparedStatement preparedStatement;
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/test","root","root");
preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO user(name,age) VALUES (?,?)");
}
public void invoke(Tuple2<String,String> value) throws Exception {
preparedStatement.setString(1,value.f0);
preparedStatement.setInt(2,Integer.parseInt(value.f1));
preparedStatement.executeUpdate();
}
public void close() throws Exception {
super.close();
if(preparedStatement != null) {
preparedStatement.close();
}
if(connection != null){
connection.close();
}
}
}

上面的代碼展示了一個自定義的Flink Sink，可以將Stream中的Tuple2寫入MySQL中。但是需要注意的是，由于MySQL的JDBC驅動本身是線程不安全的，所以這個Sink的并行度只能是1。

那么為什么MySQL的JDBC驅動是線程不安全的呢？

這是由于MySQL采用了連接池，通過重復利用Connection對象來減少系統資源的占用。而Connection對象其實是非常昂貴的，尤其是在創建、銷毀和打開新會話時需要消耗很多的系統資源。所以，使用連接池可以極大地降低您程序的開銷。但是，由于MySQL連接池本身并不是線程安全的，所以在多線程中使用同一個Connection對象可能會導致各種錯誤和異常。

因此，如果您需要將數據寫入MySQL并保證數據的完整性和正確性，建議您將Sink的并行度設為1，避免在多線程并發訪問同一個數據庫連接時發生異常。