Flink-CDC 采集 Oracle 数据发送到下游 kafka 或其他存储端时, 数据不断膨胀

针对您遇到的Flink-CDC采集Oracle数据时，数据量在Kafka或其他存储端异常膨胀的问题，以下是一些可能的原因分析及解决方案：

原因分析

1. 重复消费与处理：如果Flink作业配置不当或Kafka消费者逻辑存在缺陷，可能导致消息被多次处理，从而引起数据膨胀。
2. Debezium格式处理：Flink SQL在处理Debezium格式的Update类型消息时，会将UPDATE_BEFORE和UPDATE_AFTER转换为DELETE和INSERT两条记录，这可能导致数据量看似增加。
3. 循环同步问题：如果Flink CDC任务的输出再次被作为输入源同步，可能会形成数据循环同步，导致数据量急剧增长。
4. Schema变更处理：Flink CDC支持Schema变更同步，但不恰当的处理（如每次变更都生成新列）可能导致数据结构膨胀。

解决方案

1. 检查并优化消费逻辑：

   • 确认Flink作业中消费Kafka消息的部分是否正确实现了幂等性处理，避免重复处理消息。

2. 调整Debezium消息处理方式：

   • 如果使用Debezium格式且发现大量UPDATE操作，理解并接受其转换为DELETE+INSERT的机制。若此机制非预期，考虑自定义数据处理逻辑以合并这些变更事件。

3. 排查并断开循环同步链路：

   • 审查数据流向，确保Flink CDC的输出不会被错误地重新摄入到采集流程中，形成闭环。

4. 精细化管理Schema变更：

   • 在处理数据库Schema变更时，审慎设计目标端的数据模型更新策略，避免不必要的列膨胀。

5. 监控与日志分析：

   • 实施严格的监控，特别是对消息处理计数、数据流速率进行跟踪，通过日志分析识别异常行为。

6. 资源与配置审查：

   • 重新审视Flink作业的资源配置与配置项，如并行度、Checkpoint策略等，确保它们适合当前数据处理需求，避免因配置不当引发的数据堆积或重复处理。

注意事项

• 数据清理与验证：在调整配置或逻辑后，可能需要对已膨胀的数据进行清理，并验证新的设置是否有效解决了问题。
• 版本兼容性确认：确保使用的Flink、Debezium以及所有相关组件版本之间兼容，避免因版本不匹配引入的问题。

请根据上述建议逐一排查并实施相应的解决方案，以解决数据膨胀的问题。