实时计算 Flink版有没有试过pg 数据同步，我现在开启了同步主库很卡？

实时计算Flink版可以从PostgreSQL数据库进行实时数据同步，通常会使用Flink的CDC（Change Data Capture）功能来捕捉数据库的事务日志，并将其转换为事件流进行处理。在同步过程中，如果发现主库变得很卡，可能的原因有多种，以下是一些常见的优化配置和排查方向：

1. 资源分配：

   • 确保Flink TaskManager有足够的内存和CPU资源，避免因为资源争抢造成主库负载增大。
   • 调整Flink读取数据库的并发度，控制同时从数据库读取数据的连接数，过高可能会增加主库压力。

2. PostgreSQL配置调整：

   • 适当增大wal_writer_delay和max_wal_size等参数，优化WAL（Write-Ahead Log）的刷新策略，确保主库能够有效处理日志输出压力。
   • 如果使用了逻辑解码（Logical Decoding）进行CDC，监控并调整相关的解码进程配置，如max_slot_wal_keep_size等，确保解码不影响主库性能。

3. Flink CDC Connector配置：

   • 使用适当的fetch size来控制每次从数据库拉取数据的行数。
   • 设置合理的connection pool大小，限制并发连接数。
   • 确保正确配置了CDC replication slot，并且只启用了必要的CDC表，避免不必要的数据同步。

4. 网络带宽：

   • 检查网络带宽是否成为瓶颈，特别是在跨数据中心同步时。

5. 主库负载优化：

   • 分析主库上的查询负载，查看是否有其他非Flink相关的查询或事务阻塞了Flink CDC的读取操作。
   • 在业务低峰期进行数据同步，或者考虑在主库前添加代理层，用于分担读请求的压力。

6. 监控与调优：

   • 对主库进行详细的性能监控，包括但不限于CPU、内存、磁盘I/O、锁等待情况等。
   • 根据监控结果针对性地优化数据库索引、查询语句等。

针对具体的配置示例，通常会在Flink作业中配置PostgreSQL CDC Source，类似于如下代码片段：

connector: 'jdbc'
url: 'jdbc:postgresql://host:port/database'
table-name: 'your_table'
username: 'user'
password: 'password'
scan.startup.mode: 'latest-offset' # 或者 'initial'
database.dbname: 'database'
database.server.name: 'your_server_name'
debezium.smt.position.regex: 'your_regex_to_filter_tables'

这里的关键点在于正确配置CDC相关的选项，并且合理安排同步策略。务必根据实际业务场景和主库的实际负载情况来做针对性优化。

实时计算Flink版支持数据同步，并且提供了数据同步模板来帮助用户快速生成数据同步的Flink SQL作业代码。

Flink CDC（Change Data Capture）支持数据的实时同步以及表结构变更的自动同步。这可以用于实现从源数据库到不同目标数据库的数据同步，例如从MySQL同步到Hologres。如果您正在尝试同步PostgreSQL（PG）数据，虽然在文档中提到的模板是针对MySQL到Hologres的同步，但Flink CDC的原理同样适用于其他数据库。您可能需要根据Flink CDC的文档和API来配置适合PostgreSQL的数据同步任务。

如果您在同步主库时遇到了性能问题，可能是由于以下原因：

1. 网络带宽限制：检查您的网络连接是否有足够的带宽来支持数据的实时同步。
2. 源数据库性能：源数据库的性能可能会影响数据同步的速度，特别是在高负载情况下。
3. Flink作业资源配置：确保为Flink作业分配了足够的资源，包括内存和CPU，以处理数据同步的负载。
4. 并发设置：调整Flink作业的并发度可能会影响性能，适当的并发度可以提高数据处理速度。
5. 数据同步策略：根据数据量和业务需求选择合适的数据同步策略，例如增量同步或全量同步。

总的来说，为了解决性能问题，您可以尝试优化网络环境、调整Flink作业资源配置、选择合适的数据同步策略，并根据实际情况调整源数据库的配置。如果问题依然存在，建议查看Flink的日志和监控指标，以便进一步诊断性能瓶颈所在。