你好，我想问下，flink cdc监控的指标中，有哪个指标是监控数据堆积的，就是说数据产生了，但是没

在Flink CDC监控中，pendingRecords 是一个常见的指标，用于反映外部系统中尚未被Source拉取的数据条数，从而帮助判断是否存在数据堆积的情况。然而，如果您在Gauge中未找到 pendingRecords 指标，可以考虑以下替代指标来监控数据堆积问题：

替代指标

1. currentFetchEventTimeLag

   • 含义：该指标反映了数据从产生到被Flink Source Operator拉取的时间延迟。
   • 用途：如果该值较大，说明数据在外部系统中滞留时间较长，可能表明数据堆积或拉取能力不足。
   • 适用场景：增量阶段有效，全量阶段该值恒为0。

2. sourceIdleTime

   • 含义：该指标反映了Source端的闲置时间，即Source多久没有产生新数据。
   • 用途：如果该值较大，说明数据在外部系统的产生速率较低，或者Source未能及时拉取数据。
   • 适用场景：适用于判断Source是否处于闲置状态。

3. numBytesInPerSecond 和 numRecordsInPerSecond

   • 含义：分别表示每秒从外部系统读取的字节数和记录数。
   • 用途：如果这些值较低，可能表明Source的拉取能力不足，导致数据堆积。
   • 适用场景：适用于观察作业流速和输入数据量的变化。

如何进一步排查

• 结合反压检查：如果作业中存在反压，可能会导致Source端数据发送至下游算子的速率下降，进而引发数据堆积。可以通过Flink UI的反压检查功能进行确认。
• 查看Checkpoint相关指标：例如 lastCheckpointDuration 和 lastCheckpointSize，如果Checkpoint耗时过长，可能会影响数据处理效率，间接导致数据堆积。

注意事项

• 指标适用性：部分指标（如 currentFetchEventTimeLag 和 currentEmitEventTimeLag）仅在增量阶段有效，全量阶段可能无法提供准确信息。
• 多渠道监控：如果默认的Flink控制台未显示所需指标，可以尝试将指标上报到其他渠道（如日志服务SLS）进行查看。

通过以上替代指标和排查方法，您可以更全面地监控数据堆积问题，并定位潜在的性能瓶颈。如果仍有疑问，建议进一步检查连接器的具体实现和配置。