大佬们，flink cdc采集mysql的数据写到kafka时使用AT_LEAST_ONCE语义可以

问题描述： 用户在使用Flink CDC从MySQL采集数据并写入Kafka时，发现当配置为AT_LEAST_ONCE语义时数据可以成功写入，但切换到EXACTLY_ONCE语义后，尽管程序未报错，数据却无法写入Kafka。

背景信息： - Flink CDC：Apache Flink的Change Data Capture功能，用于捕获数据库中的数据变更（插入、更新、删除）并转换为流式数据。 - 事务保证：AT_LEAST_ONCE保证至少一次消息传递，可能会有重复；而EXACTLY_ONCE则确保每条记录仅被精确地传递一次，需要两阶段提交等机制来实现。 - Kafka Producer配置：在Flink中，通过配置DeliveryGuarantee来设定消息传递的一致性语义，其中EXACTLY_ONCE模式依赖于Kafka Transactions特性。

解决方案： 1. 检查Kafka Broker配置：确保所有Kafka Brokers都正确配置了transaction.state.log.replication.factor和transaction.state.log.min.isr以支持事务。这些配置应根据你的集群设置进行调整，以确保高可用性。

1. 确认Producer参数：在Flink作业配置中，除了设置DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE外，还需检查是否有正确配置事务超时时间（transaction.timeout.ms），避免事务因超时而失败。

2. 资源限制与Checkpoint对齐：在EXACTLY_ONCE模式下，每个Checkpoint会绑定一个Kafka Producer实例。请确保并发的Checkpoint数量不超过Producer池的大小，并且在第一个Checkpoint完成之前不要缩减作业的并行度，以免影响事务的完整性。

3. 网络连通性验证：虽然网络连通，但需确认Flink能够访问Kafka所有Broker的Endpoint，特别是那些在事务初始化过程中涉及的Broker。

4. ZooKeeper状态检查：使用Zookeeper工具检查Kafka Broker的注册状态，确认没有异常或不一致的情况影响事务处理。

5. 日志分析：详细查看Flink作业的日志，寻找与事务提交、Checkpoint或Kafka交互相关的警告或错误信息，这可能是问题的关键线索。

注意事项： - 资源充足：确保Kafka集群资源充足，包括磁盘空间、网络带宽和CPU，资源不足可能导致事务处理延迟或失败。 - 版本兼容性：确认使用的Flink、Kafka以及相关连接器版本之间兼容，某些特性可能在特定版本后才得到完善支持。

如果以上步骤均无误，建议深入分析Flink作业的运行日志，查找更具体的错误提示或异常行为，以便进一步定位问题所在。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。