Flink CDC里我用flink sql从kafka订阅canaljson插入数据，这是为什么？

Flink CDC 从 Kafka 订阅 Canal JSON 格式的数据并将其插入到目标表中，如果在数据插入后重启 Flink 任务，发现无法正确处理 Canal JSON 中的 DELETE 操作，而不停止任务则可以正常处理，这个问题可能与 Flink SQL 的状态管理和 Checkpoint 机制有关。

Flink CDC 在处理 CDC 数据时，会依赖其状态来追踪和处理数据库的变更事件（包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE）。当你重启任务时，如果没有正确设置 Checkpoint 或 Savepoint，Flink 任务重启后会从 Kafka 最新的偏移量开始消费，而忽略了之前已经消费并处理过的 DELETE 事件，因此会出现 DELETE 操作无法执行的情况。

要解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 启用 Checkpoint：确保你的 Flink 任务启用了 Checkpoint，并且设置合理的 Checkpoint 间隔。这样在任务重启时，可以从最近的 Checkpoint 恢复状态，继续处理 Kafka 中未消费完的数据。

   CREATE TABLE kafka_source (
     ...
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     ...
     'enable.startup.mode' = 'latest-offset',  -- 或者设置为 'group-offsets' 并确保消费组一致
     'properties.checkpoint.interval' = '60000',  -- 根据实际情况设置Checkpoint间隔
     ...
   );
   

2. 使用 Savepoint：在任务停止前先触发一个 Savepoint，然后在重启任务时从 Savepoint 恢复，这样可以精确地恢复到任务停止前的状态。

3. 检查幂等性：确保下游接收系统的数据处理逻辑具有幂等性，即使同一个 DELETE 事件被处理多次，也能保证最终数据的一致性。