老师们 Flink CDC中使用flink-connector-jdbc时设置2个并行或6个并？

在使用Flink CDC时，如果设置2个或6个并行度，总处理量都维持在12000条/s左右，并且出现反压问题，这通常表明作业的性能瓶颈可能并不完全由并行度决定，而是与数据源、状态管理、外部系统交互或其他配置相关。以下是基于知识库资料的详细分析和优化建议：

1. 数据源端的瓶颈

Flink CDC通过读取数据库的Binlog（如MySQL）或Change Stream（如MongoDB）来捕获增量数据。如果数据源端存在压力或限制，可能会导致反压问题。

• 检查是否处于全量阶段
  如果CDC消费处于全量阶段（即初始快照阶段），高并发可能会占用大量数据库连接数，导致数据库压力过大。建议：

  • 降低并发度：减少并行度以缓解数据库压力。
  • 优化连接池配置：调整poolMinIdle等参数，避免连接池占用过多资源。

• 启用增量快照（仅适用于MongoDB CDC）
  如果使用MongoDB CDC，可以启用scan.incremental.snapshot.enabled参数，允许在初始快照阶段进行并发读取，从而提升性能。

2. 状态管理的瓶颈

Flink CDC作业通常会生成大量的状态数据（如ChangelogNormalize、SinkUpsertMaterializer等），这些状态算子可能导致反压。

• 监控状态大小和访问延迟
  使用运行监控指标（如State Size、LastCheckPointFullSize、State Access Latency）来评估状态的大小和访问性能。如果状态过大或访问延迟较高，可以采取以下措施：

  • 清理过期状态：利用Flink的定时器机制定期清理过期状态，避免状态无限增长。
  • 减少不必要的状态算子：例如，将table.exec.sink.upsert-materialize设置为none，避免生成不必要的SinkUpsertMaterializer算子。

• 优化内存分配
  增加托管内存（Managed Memory）的比例，提高内存命中率，减少磁盘I/O操作。

3. 外部系统交互的瓶颈

Flink CDC作业可能需要与外部系统（如Kafka、JDBC等）进行交互。如果外部系统的吞吐能力不足，也可能导致反压。

• 检查外部系统的吞吐能力
  如果使用flink-connector-jdbc，确保目标数据库能够承受当前的写入速率。可以通过以下方式优化：

  • 分组写入：设置partitionKey和modRule参数，将数据按分区键分组后写入数据库。
  • 调整批量写入大小：增加批量写入的记录数，减少频繁的小批量写入操作。

• 解耦数据流
  如果目标系统无法承受高吞吐量，可以考虑将数据先写入Kafka等消息队列中，再通过下游作业消费Kafka中的数据。

4. 并行度配置的优化

虽然您已经尝试了不同的并行度（2和6），但并行度的设置需要结合具体场景进行调整。

• Source端并行度
  如果数据源是Kafka，建议将并行度设置为与Kafka分区数一致。如果并行度已经等于分区数，可以考虑增加Kafka分区数或调整fetch.max.bytes参数以提升单次拉取的数据量。

• 中间Operator并行度
  对于与外部系统交互的算子（如JDBC Sink），可以适当提高其并行度，避免因网络延迟或服务响应慢导致的反压。

• 自动推导并行度
  如果使用的是Flink批处理作业，可以启用自动并行度推导功能（execution.batch.adaptive.auto-parallelism.enabled），让Flink根据数据量动态调整并行度。

5. 其他优化建议

• 开启PartialFinal优化
  如果作业中存在COUNT DISTINCT热点问题，可以尝试开启table.optimizer.distinct-agg.split.enabled参数，将聚合操作拆分为两层，缓解热点问题。

• 检查线程动态和CPU使用情况
  使用Thread Dump或CPU火焰图工具，查看是否有线程长时间阻塞在状态访问或外部系统交互上。

• 复用CDC Source连接
  如果作业中有多个CDC源表，建议启用CDC Source复用功能，避免每个源表启动独立的Binlog Client，从而减轻数据库压力。

总结

针对您的问题，建议从以下几个方面逐步排查和优化： 1. 检查数据源端是否存在瓶颈，尤其是全量阶段的并发度和连接池配置。 2. 监控状态大小和访问延迟，清理过期状态并减少不必要的状态算子。 3. 优化外部系统交互，确保目标系统能够承受当前的吞吐量。 4. 调整并行度配置，结合具体场景选择合适的值。 5. 开启PartialFinal优化或CDC Source复用功能，进一步提升性能。

如果以上方法仍无法解决问题，请提供更多上下文信息（如作业拓扑图、监控指标截图等），以便进一步分析。