为什么binlog开启在ttl范围内数据库里信息没更新，binlog文件没了，cdc运行时会报这个错

在应对特定场景下需要控制数据生命周期或优化资源使用的问题时，除了直接调整TTL（Time-To-Live）值，还可以从以下几个代码层面和技术策略上进行考虑和优化：

1. 粒度化管理算子的TTL： 在实时计算场景中，特别是使用阿里云实时计算Flink版时，可以通过为特定算子设置TTL来精确控制状态大小，避免因全局统一TTL设置不当导致的资源浪费。这样可以确保只有确实需要较长时间保留状态的算子获得更长的TTL，而其他算子则按需设置较短的TTL，从而节约资源。

2. 优化数据过期清理机制： 设计合理的过期数据清理策略，比如采用后台coordinator与worker线程模型，以较低优先级执行数据清理任务，减少对在线服务的影响。同时，确保TTL信息能够被持久化存储并能被系统重启后正确加载，利用DDL操作动态管理TTL设置，实现灵活高效的数据生命周期管理。

3. 智能DNS解析策略调整： 对于依赖DNS解析的应用，通过HTTPDNS等服务获取权威域名解析记录的TTL，并根据业务需求动态调整本地缓存策略，可以在客户端侧实现更快速的解析响应或更快地响应DNS变更，间接提升系统的整体响应速度和可用性。

4. 分层缓存与失效策略： 在应用架构设计中，引入多级缓存机制，如本地缓存、分布式缓存等，并实施差异化的缓存失效策略。可以根据数据访问频次、重要性等因素自定义不同层级的TTL，既能保证热点数据的快速访问，又能及时释放不常访问数据所占用的资源。

5. 异步处理与批处理结合： 对于大量短期存活数据的处理，可以采用异步处理模式结合定时批处理作业，将部分非即时处理需求的数据暂存至短期队列或表中，通过周期性的批处理任务进行清理或进一步处理，以此减轻在线系统压力并优化资源使用。

6. 监控与自动调节： 实施细粒度的系统监控，根据实际运行时的数据访问模式和资源使用情况，自动调整TTL及其他相关配置，实现动态优化。这要求系统具备一定的自我调节能力，能够基于预设规则或机器学习模型做出适时调整。

综上所述，虽然直接调整TTL是控制数据生命周期的基本手段，但结合上述代码层面和技术策略的综合运用，可以更有效地解决资源管理、性能优化及数据时效性问题。