flink cdc读取pgsql，cdc的版本和debezium的版本对应规则是怎么样的？

1. Flink CDC 和 Debezium 版本对应规则

Flink CDC 的版本与 Debezium 的版本存在严格的依赖关系，具体对应规则需要根据 Flink CDC 的 pom.xml 文件中定义的 debezium.version 来确定。例如：

• 如果您使用的是阿里云实时计算 Flink 版（Ververica Runtime，简称 VVR），需要根据 VVR 版本选择对应的社区 Flink CDC 版本。
• 在 Flink CDC 的 pom.xml 文件中，debezium.version 参数明确指定了所依赖的 Debezium 版本。

根据您的描述，Debezium 的 2.0.1 版本解决了某些问题，那么您需要找到引用 Debezium 2.0.1 的 Flink CDC 版本。通常情况下，社区 Flink CDC 的发布说明或 pom.xml 文件会明确标注这一点。

建议操作： - 检查您当前使用的 Flink CDC 版本的 pom.xml 文件，确认 debezium.version 是否为 2.0.1。 - 如果未使用对应版本，升级到引用 Debezium 2.0.1 的 Flink CDC 版本。

2. Flink CDC 读取 PostgreSQL 的中间算子功能

在 Flink CDC 读取 PostgreSQL 数据时，中间算子的主要功能包括： - 全量快照读取：首次启动时，Flink CDC 会读取 PostgreSQL 表的全量数据。 - 增量变更捕获：通过 PostgreSQL 的逻辑解码（Logical Decoding）插件（如 decoderbufs 或 pgoutput），捕获表的增量变更（INSERT、UPDATE、DELETE）。 - ChangelogNormalize 算子：该算子用于对变更日志进行规范化处理，确保输出的变更流符合 Flink SQL 的语义要求。

ChangelogNormalize 算子的作用： - 将 Debezium 产生的变更事件（如包含 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 的单个 Update 消息）转换为 Flink SQL 可处理的标准化变更流（如 DELETE 和 INSERT 消息）。 - 去重和规范化变更事件，避免重复数据对下游计算的影响。

3. ChangelogNormalize 算子内存消耗问题

您提到在执行 Checkpoint（CK）时，ChangelogNormalize 算子的大小非常大，这可能是因为： - 状态膨胀：ChangelogNormalize 算子需要维护大量的状态信息，用于去重和规范化变更事件。 - 高吞吐场景：如果 PostgreSQL 表的变更频率较高，算子需要处理大量变更事件，导致内存消耗增加。

是否可以关闭 ChangelogNormalize 算子？ - 不可以直接关闭：ChangelogNormalize 算子是 Flink CDC 处理变更日志的核心组件，关闭会导致无法正确解析和处理变更事件。 - 优化建议： 1. 调整 Checkpoint 配置： - 增加 Checkpoint 间隔时间，减少状态快照的频率。 - 启用增量 Checkpoint（Incremental Checkpoint），降低状态存储的压力。 2. 启用增量快照： - 在 Flink CDC 配置中设置 scan.incremental.snapshot.enabled=true，开启增量快照功能，减少全量快照对内存的占用。 3. 优化 Debezium 配置： - 调整 Debezium 的 snapshot.mode 参数，避免不必要的全量快照。 - 设置合理的 slot.name，确保每个表使用独立的逻辑解码槽，避免资源争用。 4. 升级版本： - 如果当前版本存在性能问题，建议升级到最新版本的 Flink CDC 和 Debezium，以获取性能优化和 Bug 修复。

4. 总结与建议

• 版本对应：确认 Flink CDC 版本的 pom.xml 文件中 debezium.version 是否为 2.0.1，必要时升级到对应版本。
• 算子功能：ChangelogNormalize 算子负责规范化变更日志，无法直接关闭，但可以通过优化配置降低内存消耗。
• 优化措施：调整 Checkpoint 配置、启用增量快照、优化 Debezium 参数，或升级到最新版本。

如果您仍有疑问，请提供更多上下文信息（如 Flink CDC 版本、PostgreSQL 配置等），以便进一步分析和解决问题。