实时计算 Flink版产品使用问题之处理Kafka数据顺序时,怎么确保事件的顺序性

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实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱,这时候就无法区分顺序了,这种情况有办法处理吗?

Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱,这时候就无法区分顺序了,这种情况有办法处理吗?flink开窗排序可以解决,但遇到两个操作时间在同一时刻的咋办呢,有其它字段可以作标识区分吗?flink cdc到kafka是顺序的,但如果其中一条消息出现失败后重试,不会出现顺序问题嘛?如果从savepoint来重启,可能还会有重复数据吧,这时下游应该要去重取最新的offset吧?



参考答案:

我是flink的重启机制是no restart,发送失败不进行重试就只能充save point重来。在一个flink stream的window内,同一个表同一个id的数据,自己写逻辑合并,这样同一个id的消息就只有一条。下游消费重复数据,还是顺序消费的,最终数据一致。



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问题二:Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u,cdc到kafka是有序的,之后乱序怎么解决?

Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u,cdc到kafka是有序的,但从kafka消费时候会乱序。这个我也遇到目前只是设置kafka分区数为1或者放入kafka时候按记录主键分区解决。看资料说用flink水印来解决乱序问题,但我没测成功,有没有人玩过这种解决方式呢?



参考答案:

我们是按记录主键分区。



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问题三:Flink cdc整库同步的时候,有状态过期时间吗?

Flink cdc整库同步的时候,有状态过期时间吗?



参考答案:

Flink CDC在进行整库同步时,本身没有状态过期时间的设定。状态过期时间通常是指数据在系统中保留的时间长度,超过这个时间的数据将被认为过期并可能被清除。

在Flink CDC中,状态的维护主要与checkpoint和savepoint机制有关,这些机制用于保证作业的状态一致性和容错性。Flink CDC通过捕获源数据库的变更日志(如MySQL的binlog)来实现数据的实时同步,而这些变更日志的保留时间通常由源数据库的配置决定。

此外,Flink CDC支持两种模式:日志型和查询型。日志型模式依赖于数据库的日志(如binlog),而查询型模式则通过执行查询来获取变更数据。在使用日志型模式时,如果源数据库的日志保留时间设置得过短,可能会导致Flink CDC作业无法处理已经过期的日志文件。因此,为了避免这种情况,可以在源数据库中增加binlog的保留时间,例如设置为保留7天。

综上所述,Flink CDC整库同步时的状态维护主要依赖于源数据库的日志保留策略和Flink自身的checkpoint机制。为了确保数据不会因为日志过期而丢失,需要合理配置源数据库的日志保留时间。



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问题四:Flink CDC里mysql-cdc同步到kafka中,对同一条数据多次操作,怎么区分先后?

Flink CDC里mysql-cdc同步到kafka中,对同一条数据多次操作,op_ts字段可能会一样,如何区分先后顺序呢?同一条数据在短时间内有i、d、u操作,操作时间读取过来也是同一个,这咋区分哪个前哪个后呢?



参考答案:

我是自己解析之后按照主键分区,顺便合并同一个id的数据。cdc解析出来的数据本来就是顺序的,不需要根据操作时间判断先后。



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问题五:Flink CDC3.0 有使用的嘛?

Flink CDC3.0 有使用的嘛? 同步starrocks 不支持的字段类型,发生failover后,任务会一直卡住也不失败是什么情况?



参考答案:

Flink CDC 3.0版本确实有用户使用,并且它支持实时同步MySQL数据至StarRocks。

关于任务在发生failover后卡住的情况,这可能与多种因素有关,包括但不限于以下几点:

  1. 任务配置问题:检查任务的配置是否正确,特别是与故障转移(failover)相关的配置。
  2. 资源限制:确保任务有足够的资源执行,例如CPU、内存和网络带宽。
  3. 依赖服务状态:确认 StarRocks 和其他依赖服务的状态是否正常,因为服务不可用可能导致任务卡住。
  4. 版本兼容性:检查 Flink CDC 和 StarRocks 的版本是否兼容,以及是否存在已知的bug或限制。
  5. 监控日志分析:查看 Flink 和 StarRocks 的监控日志,分析任务卡住的详细原因。
  6. 社区支持:如果问题依然无法解决,建议咨询 Flink CDC 社区或 StarRocks 社区,以获得专业的帮助和支持。

综上所述,Flink CDC 3.0 是有能力实时同步 MySQL 数据至 StarRocks 的,但在实际操作中可能会遇到各种问题。对于任务卡住的问题,需要综合考虑多方面的因素,并通过逐步排查来定位和解决问题。



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