大佬们有遇到这种情况吗，多张cdc表join，聚合结果写入sink 表。pre-job模式启动任务，

遇到您描述的问题，可能是由多种原因导致的，我们可以从以下几个方面进行排查和解决：

1. 检查数据同步任务状态：

   • 确认数据同步任务是否仍在运行中，没有因错误而暂停或停止。可以通过DTS控制台查看任务状态及日志，以识别是否有异常信息。

2. 同步延迟问题：

   • 检查同步延迟情况，确认数据实际达到目标库的时间差是否在正常范围内（通常期望在1000毫秒内）。如果延迟过大，可能需要优化同步配置或检查网络状况。

3. 源表数据变更监控：

   • 确保您的Change Data Capture (CDC)机制能够持续捕获到所有新增的数据变更事件。有时，数据库的日志读取位置或CDC工具的配置问题可能导致某些变更未被正确捕获。

4. Join操作与同步对象修改：

   • 如果在任务运行期间对同步对象（如表结构、JOIN逻辑等）进行了修改，这可能会影响同步任务的执行。确保任何必要的结构调整都在增量同步阶段可修改的限制内完成，并且遵循正确的修改步骤。

5. 同步任务配置复查：

   • 重新审视同步任务的配置，特别是过滤条件、主键定义以及JOIN表的处理逻辑。确保没有因为配置不当（例如错误地设置了字段过滤条件或JOIN条件）而导致新数据不被同步。

6. 资源与性能瓶颈：

   • 分析任务所在资源组的性能指标，包括CPU、内存使用率以及网络带宽。高并发更新或大量JOIN操作可能导致处理能力饱和，影响同步效率和实时性。

7. 目标端写入权限与限制：

   • 确认目标数据库是否有足够的权限写入数据，以及是否存在因数据冲突（如唯一键约束）导致的写入失败。

8. 处理异常与重试策略：

   • 查看DTS任务日志中是否有异常记录，比如DDL操作导致的任务失败。根据具体情况，可能需要手动处理DDL变更后重启任务，或者调整同步策略以避免特定类型的DDL操作导致的问题。

9. 咨询技术支持：

   • 如果以上步骤均未能解决问题，建议收集相关日志信息并联系阿里云技术支持寻求进一步帮助。

综上所述，通过细致排查上述各个方面，定位问题的具体原因，并采取相应的解决措施，应该能有效解决您遇到的同步问题。