多表同时Flink-cdc然后落地JDbc-mysql死锁..有遇到这种情况的么？

1. 问题描述： 用户在使用Flink CDC从多个表同步数据至JDBC MySQL时遇到了死锁问题。

2. 背景信息：

   • Flink CDC：Apache Flink的Change Data Capture功能，能够捕获数据库中的数据变更（如INSERT、UPDATE、DELETE）并传输到流处理系统中。
   • 多表同步：同时从多个MySQL表抓取变更数据，这要求Flink作业能高效并行处理各表的数据流。
   • JDBC MySQL Sink：Flink作业的输出端，负责将数据写入MySQL数据库。默认配置下，JDBC连接可能未针对高并发写入进行优化。

3. 解决方案：

   • 步骤1：检查并调整parallelism设置。确保Flink作业的Source和Sink两端的并行度适当，避免单点瓶颈。例如，可以增加sink端的并行度以分散写压力：

     env.setParallelism(4); // 根据实际情况调整
     

   • 步骤2：优化JDBC连接参数。在sink配置中添加参数来控制连接池大小、重试次数等，以提高容错性和性能：

     'sink.max-retries' = '3', // 适当增加重试次数
     'sink.connection-max-idle' = '30', // 连接最大空闲时间
     'sink.connection-max-lifetime' = '60000', // 连接最大生命周期
     

   • 步骤3：考虑事务策略与批大小。减小sink的batch-size或采用更灵活的事务策略，减少每次提交到MySQL的记录数，降低锁冲突概率：

     'sink.batch-size' = '500', // 调整批次大小
     'sink.transaction-per-parallel' = 'true', // 每个并行实例独立事务
     

4. 注意事项：

   • 资源监控：定期检查作业运行时的CPU、内存使用情况及数据库负载，确保资源充足。
   • 索引优化：目标MySQL表上的适当索引可以显著减少写入时的锁等待时间。
   • 事务隔离级别：如果应用允许，可适度降低MySQL的事务隔离级别以减少锁争用，但需权衡数据一致性风险。

5. 示例代码： 在Flink SQL中调整sink配置示例如下：

   CREATE TABLE mysql_sink (
      ... -- 列定义
   ) WITH (
      ...,
      'sink.max-retries' = '3',
      'sink.connection-max-idle' = '30',
      'sink.connection-max-lifetime' = '60000',
      'sink.batch-size' = '500',
      'sink.transaction-per-parallel' = 'true'
   );
   

通过上述方案，可以有效缓解多表同时同步至JDBC MySQL时可能出现的死锁问题。务必根据实际环境和数据量进行参数调优。