flink聚合作业重启问题
大家好 ：
请教问题，我通过程序拉取kafka消息后，注册为flink流表。然后执行sql: "select user_id, count(*)cnt from 流表"，将结果写入mysql聚合表中（SINK组件为） ：flink1.11 版本JdbcUpsertTableSink)。 但问题是，每次JOB重启后，之前mysql聚合表结果会被清空。我设置了检查点和racksdbbackendstate。
感谢和问候*来自志愿者整理的flink邮件归档
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您好！根据您的描述，您在使用Apache Flink 1.11版本处理Kafka消息并聚合数据到MySQL中时遇到了问题，即每次Flink作业重启后，MySQL中的聚合表数据会被清空。尽管您已经设置了检查点（Checkpoints）和RocksDB State Backend，但似乎没有达到预期的恢复效果。这里有几个可能的原因和解决建议：
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Sink配置与Exactly Once语义: 确保您的JdbcUpsertTableSink配置支持了至少一次（at-least-once）或精确一次（exactly-once）的语义。在Flink 1.11中，要实现端到端的Exactly Once，不仅需要启用检查点，还需要确保sink支持事务或者幂等写入。对于JDBC sink，这通常意味着需要正确配置事务模式和/或利用upsert逻辑来避免重复写入。
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Checkpoint配置: 检查您的checkpoint配置是否正确设置，并且确保checkpoint能够成功完成且状态被持久化到了RocksDB Backend。确认checkpoint间隔、超时时间以及state backend的具体配置是否合理。
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State Backend细节: 使用RocksDB State Backend是一个好的选择，因为它可以将较大的状态存储在本地磁盘上，提高性能。但是，请确保RocksDB的数据目录是持久化的，这样即使job manager重启，状态也不会丢失。同时，检查RocksDB的清理策略，避免意外删除重要状态。
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SQL Aggregation与Retraction: 在Flink SQL中执行聚合操作时，默认情况下会生成retraction（撤回）消息来处理数据更新。如果sink不正确处理这些撤回消息，可能会导致数据不一致。确保sink逻辑能正确处理retraction，或者考虑使用更高级的机制如FLIP-95（如果适用）来优化聚合逻辑。
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作业重启策略: 查看您的Flink作业的重启策略，确保它不是以一种方式重启以至于总是从头开始。理想情况下，应该配置为在失败后从最近成功的checkpoint恢复。
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MySQL表设计: 考虑到聚合结果的持续性，确保MySQL表的设计允许更新而不是仅插入新行。例如，使用主键或唯一索引来确保当有相同
user_id的新记录到来时，是对计数进行更新而非插入新行。
如果以上建议仍然不能解决问题，建议查看Flink的日志文件，寻找有关checkpoint失败、状态恢复失败或sink写入异常的信息，以便进一步定位问题所在。希望这些建议对您有所帮助！
