首次全量后续从某一个 kafka offset 开始跟上 flink cdc 的同步吗？

为了解决您提出的问题，即在MySQL表数据通过Flink CDC同步至Kafka后，如何让新订阅的系统能够从某个特定的Kafka offset开始消费并保持与Flink CDC同步，可以遵循以下步骤操作：

1. 确保Flink CDC支持断点续传

• 背景信息：Flink CDC在设计上支持checkpoint机制，这允许作业在遇到故障时从最近的一个检查点恢复，从而保证了数据处理的精确一次（exactly-once）语义。对于您的需求，虽然直接指定Kafka偏移量进行全量数据之后的增量同步不是标准配置流程，但可以通过巧妙利用Flink的保存点（savepoint）功能间接实现。

2. 创建并使用Flink Savepoint

• 解决方案：

  • 步骤1：在首次全量同步完成后，并且在任何后续增量更新开始之前，手动触发一个Flink作业的savepoint。这将保存当前所有算子的状态，包括已处理的Kafka偏移量信息。

  ./bin/flink savepoint <job_id> hdfs://<hdfs_path>/savepoint
  

  • 步骤2：当有新的系统需要从特定时间点（对应特定Kafka offset）开始消费时，可以先停止当前的Flink CDC作业，然后使用之前保存的savepoint重启作业。这样，Flink会从savepoint中恢复状态，包括Kafka consumer的偏移量，从而达到从特定位置继续消费的目的。

  ./bin/flink run -s hdfs://<hdfs_path>/savepoint/<savepoint_id> <job_jar> ...
  

3. 配置Kafka消费者偏移量自动管理

• 在Flink作业配置中，确保Kafka consumer的offset管理策略设置为latest-offset或earliest-offset以外的模式，如group-offsets或specific-offsets。虽然直接指定到某个offset的功能不直接暴露，但结合savepoint的使用，可以间接控制起始消费点。

4. 注意事项

• 重要提醒：此方法依赖于对Flink作业的暂停、savepoint创建及基于savepoint的重启操作，因此需要计划性地执行这些操作以满足新订阅系统的数据同步需求。
• 版本兼容性：确保使用的Flink版本支持上述提到的savepoint特性。
• 资源管理：在进行savepoint和重启作业的过程中，需注意资源的合理分配和管理，避免影响现有数据流的处理。

综上所述，通过精心安排Flink作业的生命周期管理，特别是利用savepoint功能，您可以使新加入的系统从期望的Kafka消息偏移量开始消费数据，进而跟上Flink CDC的同步进度。