使用 Postgres CDC Connector，大家有遇到业务数据库更新，但是之前的运行的查询数

遇到Postgres CDC Connector在业务数据库更新后，之前运行的查询数据未同步更新的问题，这可能是由于以下原因导致的：

1. WAL日志处理延迟：Postgres CDC是基于逻辑复制（Logical Replication）和Write-Ahead Logging (WAL)来捕获变更的。如果WAL日志的处理存在延迟，新产生的变更可能尚未被读取和处理。

2. Checkpoint与Snapshot机制：在全量加载阶段，系统可能会基于某一时间点的Snapshot读取数据，此Snapshot后的变更需等待增量处理阶段才会被捕获。若在全量加载期间数据库发生更新，这些更新将不会反映在当前的全量快照中，但会在后续的增量读取中出现。

3. 网络或连接问题：网络不稳定或连接中断可能导致数据拉取过程中的数据丢失，虽然Exactly Once语义能保证不重复处理数据，但在故障恢复前的短暂时间内，新变更可能未被及时消费。

4. Replication Slot管理：如果Replication Slot没有正确管理，或者因磁盘空间限制导致WAL日志被过早删除，可能会使得部分变更数据无法被正确传递给Flink作业进行处理。

解决步骤建议如下：

• 检查WAL日志配置：确保wal_level设置为logical，并监控currentFetchEventTimeLag和currentEmitEventTimeLag指标以评估数据拉取和处理的延迟情况。

• 确认Checkpoint设置：如果你在使用增量快照功能，确保已开启Checkpoint，并且Source表已声明主键，以便于精确地追踪处理进度和状态恢复。

• 监控网络状况：确保从Postgres到Flink作业的网络连接稳定，避免因网络问题导致的数据传输中断。

• 维护Replication Slot：定期检查并清理不再使用的Replication Slot，同时确保max_wal_senders和max_replication_slots参数设置得当，以避免数据丢失风险。

• 重新启动或调整Flink作业：如果发现是由于作业配置或状态问题导致的数据不同步，考虑重启Flink作业或调整其配置，如增加并发度等，以优化数据处理效率。

通过上述排查和调整措施，通常可以解决业务数据库更新后，Postgres CDC Connector未能即时反映最新数据的问题。如果问题依旧，请进一步检查Flink作业的日志和PostgreSQL的逻辑复制相关日志，以获取更详细的错误信息进行深入分析。