Flink CDC中mysql cdc2.3 维表join丢数据，大家有遇到过吗？也没错误日志，这种

在使用Flink CDC 2.3进行MySQL维表JOIN时，如果出现数据丢失且没有错误日志的情况，可能是由以下几个原因导致的。以下是详细的排查步骤和解决方案：

1. 数据乱序问题

如果作业中存在乱序的数据，可能会导致部分数据被丢弃。例如，迟到的数据（Watermark不在窗口范围内）会被系统认为是无效数据而丢弃。

排查方法：

• 使用Print Sink或Log4j方式确认数据源中是否存在乱序数据。
• 检查是否有迟到数据未被正确处理。

解决方案：

• 根据乱序的程度，合理设置Watermark生成策略。例如：

  Watermark = Event time - 5s
  

  这样可以延迟触发窗口计算，确保乱序数据能够被正确处理。

• 建议以整天、整时、整分开窗求聚合，避免因乱序严重而导致数据丢失。

2. 维表缓存策略问题

维表的缓存策略可能会影响JOIN结果。如果使用了LRU或ALL缓存策略，但缓存未命中或缓存过期，可能导致部分数据无法JOIN上。

排查方法：

• 检查维表的缓存策略是否配置正确。
• 确认cacheTTLMs（缓存失效时间）是否设置得过短，导致缓存频繁刷新。
• 如果使用ALL策略，检查内存是否足够，防止因内存不足导致缓存加载失败。

解决方案：

• 根据业务需求调整缓存策略：
  • 如果对实时性要求高，可不使用缓存，直接从维表读取。
  • 如果使用缓存，建议配合LRU和TTL来实现较新的缓存数据。
• 增加维表JOIN节点的内存，尤其是使用CACHE ALL时，内存大小应为远程表数据量的两倍。

3. JOIN条件问题

如果JOIN条件中未包含维表中具有唯一性的字段，可能导致部分数据无法匹配。

排查方法：

• 检查DDL语句和物理表中的Schema类型和名称是否一致。
• 确保连接条件中包含了维表中具有唯一性字段的等值连接条件。

解决方案：

• 修改JOIN条件，确保包含维表中具有唯一性的字段。
• 如果维表数据发生变化（新增、更新或删除），已关联的维表数据不会同步变化，需重新评估业务逻辑。

4. MySQL CDC源表的Binlog问题

MySQL CDC源表在全量阶段结束后切换到增量阶段，如果Binlog的TTL过短，可能导致部分历史数据无法被消费。

排查方法：

• 检查MySQL CDC源表的启动模式是否为initial，并确认全量阶段是否成功完成。
• 在tm日志中排查是否有BinlogSplitReader is created日志，判断是否读取完了全量数据。

解决方案：

• 延长Binlog的TTL，确保历史数据不会被过早清理。
• 升级到支持全增量一体消费的版本（如VVR 4.0.13及以上），以平滑切换全量和增量数据。

5. LookupJoin算子的状态问题

如果LookupJoin操作中引入了状态算子，但状态未正确维护，可能导致部分数据丢失。

排查方法：

• 检查是否启用了table.optimizer.non-deterministic-update.strategy='TRY_RESOLVE'优化选项。
• 确认结果表是否定义了主键，且主键完全或部分来自于维表。

解决方案：

• 确保LookupJoin算子的状态能够正确处理维表数据的变化。
• 如果维表数据可能发生变更，建议结合下游主键和幂等性操作来保证数据的正确性。

6. 异步I/O顺序问题

在异步模式下，如果输入流为更新流且未启用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数，可能导致数据处理顺序混乱。

排查方法：

• 检查是否启用了table.exec.async-lookup.output-mode=ALLOW_UNORDERED。
• 确认输入流是否为更新流。

解决方案：

• 启用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数，确保相同更新键的消息按照进入算子的顺序处理。

7. 其他潜在问题

• 网络连通性：检查上下游组件的网络连接是否正常，排查是否有TimeOut类报错。
• 任务执行状态：在状态总览页面查看Source端是否发送数据，Sink端是否接收数据，定位问题发生位置。

总结与建议

针对上述问题，建议按以下步骤逐步排查： 1. 检查是否存在数据乱序，并调整Watermark策略。 2. 确认维表缓存策略是否合理，并调整缓存配置。 3. 检查JOIN条件是否正确，确保包含维表中具有唯一性的字段。 4. 确认MySQL CDC源表的Binlog TTL是否足够长，必要时升级到全增量一体消费版本。 5. 检查LookupJoin算子的状态维护是否正确。 6. 启用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数，确保异步I/O的顺序性。

如果以上方法仍无法解决问题，建议联系阿里云技术支持团队，提供详细的作业日志和配置信息以便进一步分析。