Flink CDC中一张流表去关联多张维表的这效率太差，几分钟才跑了几千条，这怎么优化呀？

如果 Flink CDC 中一张流表关联多张维表的效率较低，导致每分钟只能处理几千条记录，可以考虑以下几种优化策略：

1. 批量加载和缓存维表数据：尽量减少对维表的查询次数。可以通过批量加载维表数据，将其缓存在内存中，并使用合适的数据结构（如哈希表或红黑树）进行索引，以提高查询效率。

2. 异步请求和回调机制：使用异步方式进行维表查询，避免主要数据流被阻塞。可以利用 Flink 的 AsyncFunction 或 RichAsyncFunction 接口，并利用回调机制在查询完成后处理结果。

3. 并行度调整：根据机器资源和任务需求，适当调整 Flink CDC 任务的并行度。增加并行度可以并行处理更多的记录，提高吞吐量。但要注意平衡计算资源和网络资源的分配。

4. 数据本地性优化：如果维表数据相对较小，可以尝试将维表数据广播到每个任务并作为广播变量使用，而不是每个任务都独立查询维表数据。这样可以减少网络开销和查询负载。

5. 冗余存储副本：如果某些维表数据更新频率较低，可以考虑在 Flink CDC 中将这些数据做冗余存储，以减少查询外部系统的次数。更新频率较低的数据可以通过定期或触发条件进行刷新。

6. 缓存策略优化：根据业务需求和维表数据的特性，尝试优化缓存策略。可以考虑使用 TTL 缓存、LRU（最近最少使用）缓存等算法，以提高缓存的命中率和性能。

7. 硬件资源优化：检查任务运行所在的计算集群是否具有足够的硬件资源（如 CPU、内存）来支持大规模处理。确保集群的性能和可用性符合任务的需求。

请注意，这些是一些常见的优化策略，具体的优化方案需要根据实际情况进行调整。建议先分析任务的瓶颈，并根据具体的问题确定优化的方向。

在 Flink CDC 中，如果一张流表需要关联多张维表，可能会导致查询效率较低，从而影响任务的性能。为了提高查询效率，可以考虑以下几种优化方法：
使用布隆过滤器：如果您的维表比较大，那么每次查询时需要遍历整个维表，这会导致查询效率较低。您可以使用布隆过滤器来过滤掉不可能匹配的数据，从而减少查询的数据量，提高查询效率。
使用缓存：如果您的维表数据不经常变化，那么可以使用缓存来缓存维表数据，从而避免每次查询都需要扫描整个维表的问题。您可以使用 Flink 的状态后端来实现维表数据的缓存。
数据预处理：如果您的维表数据比较复杂，查询效率较低，可以考虑对维表数据进行预处理，例如将维表数据进行拆分、归并等操作，从而减少查询的数据量，提高查询效率。
数据分区：如果您的维表数据比较大，可以考虑对维表数据进行分区，从而将查询的数据量分散到多个节点上，提高查询效率。

问题1：

1. 优化维表查询：可以尝试优化维表的查询性能。使用索引、优化查询语句、减少不必要的查询
2. 分批加载维表数据：如果维表数据量比较大，可以尝试将维表数据分批加载到内存中，而不是一次性加载所有数据。
3. 使用物化维表：考虑将维表物化，即将维表数据缓存到磁盘或其他存储介质上，而不是每次都从数据库中查询。可以在内存中缓存维表数据，减少对数据库的查询次数，提高关联效率。
4. 调整Flink任务并行度：根据实际硬件环境和数据量大小，合理调整Flink任务的并行度，以便更好地利用计算资源，提高任务的处理效率。

问题2：

可以在 Flink 中使用 Watermark 机制来解决。Watermark机制可以为每个事件设置一个时间戳，用于标识该事件生成的时间点。在 Flink CDC 中，可以通过设置 Watermark时间间隔和最大等待时间来控制数据的延迟情况。也可以在代码中自己去查询维表，以便更好地控制数据的延迟情况。

"回答1：数据离散好的话加索引，流量不大，单表查应该没啥问题，流数据量大可能不太行。你不如7张表都同步到starrocks，然后用starrocks写个view来组合你的结果，或者异步物化视图。where尽量放外层。多流数据利用pk来打宽也是可以的。或者用canal或者flinkcdc拿到变更的数据，拿其中的有索引的字段，类似订单编号或者其他业务主键，其他表都有的字段，然后去数据库反查出你宽表的所有数据,mysql里面七张表关联，走索引查也是毫秒级别的。
回答2：主要是7个表相当于流表有可能，数据库ER模型，字段分开存，不太可能就一个流表更新，其他表才会更新，任何表都可能单独更新。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"