我想问一下，我flink作业是以upsert-kafka的方式写入数据的，但是我在mysql里面去更

这个问题可能涉及到Apache Flink的upsert模式与Kafka以及MySQL之间的数据同步机制。在Flink中，使用upsert-kafka sink通常是为了处理更新和插入操作，即当数据发生变化时，它会生成一条表示更新（Update）或插入（Insert）的消息到Kafka中。如果在MySQL中更新了一条数据后，在Kafka中看到两条消息，这可能是由于以下原因：

1. 双写逻辑问题：如果你的Flink作业配置了监听MySQL的变化（例如通过Debezium等CDC工具），并基于这些变化来生成upsert消息到Kafka，可能存在逻辑上的问题，导致对于一个更新操作，既生成了带有旧值的删除消息（或标记为删除的消息），又生成了带有新值的插入消息。这种情况下，你会看到两条消息，一条是"删除"（或无效值，因为旧记录被“删除”），另一条是带有新值的插入。

2. Flink Upsert Kafka Connector配置：Flink的upsert-kafka sink需要正确配置key和message的序列化器，以及定义如何区分插入和更新。如果配置不当，可能导致对同一条记录的变更被错误地解释为两次独立的操作。

3. 事务边界问题：在某些场景下，如果Flink作业处理的是事务性数据流，而事务边界没有正确管理，可能会导致同一事务内的更新操作被多次反映到输出中。

4. MySQL CDC源配置：如果你使用的是MySQL作为数据源，并通过某种方式（如Debezium）捕获变更数据，确保其配置正确识别并转换MySQL的UPDATE操作，避免将单次更新转化为删除+插入的两步操作。

解决此问题的方法可能包括：

• 检查并调整Flink作业的逻辑：确保你的数据处理逻辑正确地识别MySQL中的更新操作，并将其转换为单个upsert消息。
• 审查并优化Connector配置：确认Flink upsert-kafka sink的配置是否正确设置了key和value的序列化方式，以及如何标识更新和插入。
• 检查MySQL CDC源设置：如果是从MySQL CDC读取数据，确保配置正确以合并更新操作，避免不必要的消息重复。
• 调试和日志分析：增加日志输出，特别是围绕数据处理和消息生成的部分，以便更详细地了解每一步的数据变化情况，从而定位问题所在。

希望以上信息能帮助你解决问题，如果需要更具体的解决方案，建议提供更多的配置细节或代码片段进行进一步分析。