flink任务重启起来之后还是会消费之前的日志信息，这个咋解决

阿里云实时计算 Flink 支持使用 MySQL CDC（Change Data Capture）功能，通过 Flink CDC 连接器实现实时数据同步。在使用 CDC 连接器时，可以通过设置 StartupOptions 枚举类中的不同选项来控制 CDC 的启动行为，其中 StartupOptions.latest() 选项表示从 MySQL binlog 最新位置开始消费数据。

如果在设置了 StartupOptions.latest() 后，Flink 任务重启后仍然消费之前的日志信息，可能是因为 MySQL 数据库中的 binlog retention 设置过小，导致 binlog 被删除，无法获取最新的 binlog 数据。此时，可以通过修改 MySQL 的 binlog retention 配置来解决该问题。

具体操作步骤如下：

1. 登录 MySQL 数据库，执行以下命令查看当前 binlog retention 配置：

show variables like 'expire_logs_days';

1. 如果 expire_logs_days 值较小，可以通过以下命令修改 binlog retention 配置：

set global expire_logs_days=7;

1. 修改完配置后，重启 MySQL 服务使配置生效。

修改 binlog retention 配置后，重新启动 Flink 任务即可从最新的 binlog 位置开始消费数据。需要注意的是，修改 binlog retention 配置可能会对 MySQL 数据库的性能产生一定影响，需要根据具体业务场景进行权衡和测试。

在使用 Flink 连接 MySQL CDC 时，如果设置了 StartupOptions.latest()，则会从 binlog 中最新的数据位置开始消费。在 Flink 任务重启后，会尝试从 checkpoint 中恢复状态，如果 checkpoint 中的状态信息正确，也会从上一次消费的 binlog 位置继续消费，而不会重复消费之前的日志信息。

如果按照上述操作仍然出现了重复消费的现象，可以尝试以下几个方法进行调试和定位：

1. 检查 Flink 运行日志

在 Flink 的运行日志中，可以查看到一些关于 CDC Connector 的调试信息和消费位置信息，可以根据日志信息查看具体出现了什么问题。

1. 检查 checkpoint 的配置和使用

在 Flink 中，checkpoint 用于记录任务的状态信息，包括 CDC Connector 的消费位置等信息。在检查 checkpoint 时，可以注意以下几个方面：

• 检查 checkpoint 的触发间隔，保证状态信息及时落地；
• 检查 checkpoint 的恢复策略，尝试尽量恢复到最近的 checkpoint；

• 检查 checkpoint 的配置参数，例如最大并发数、缓冲区大小等，确保合理。

• 检查 MySQL 数据库和 binlog 的状态

如果消费位置的信息正确，但是仍然出现了重复消费的现象，可能是由于 MySQL 数据库或 binlog 出现了异常，例如 binlog 文件被删除、MySQL 服务异常等。此时，可以检查 MySQL 数据库和 binlog 的状态，尝试恢复到正常状态。

根据具体情况，可以选择不同的方法进行调试和解决问题。一旦解决了重复消费的问题，可以重新启动 CDC Connector，确保数据从正确的位置开始消费，保证数据的完整性和准确性。

使用 StartOptions.latest() 配置开始位置时，Flink CDC Connector 会尝试从 CDC 数据库的 binlog 文件的最后一个位置开始读取数据，因此在 flink 任务重新启动后，CDC Connector 还是会从上次消费的 binlog 位置继续读取数据。

如果您想要在 flink 任务重新启动之后重新消费之前丢失的数据，可以考虑在 Flink CDC Connector 中使用 Savepoint 进行状态的持久化。

具体来说，您可以在 flink 任务第一次启动时创建一个 Savepoint，在任务消费一定量的数据后，再创建一个新的 Savepoint，频繁的对任务进行 Savepoint 操作可以帮助您在任务出现异常或者需要重新启动的时候快速恢复到之前的状态。

在任务重新启动后，将上次的 Savepoint 恢复并进行任务重启，Flink CDC Connector 会从重新运行的实例位置开始消费数据。请注意保存好上次保存的 Savepoint 文件，避免因重要数据丢失而无法进行快速恢复。

Flink 任务重启后会从上一次 checkpoint 的状态开始恢复，因此会继续处理之前未消费的数据。如果你需要在任务重启后不再消费之前的数据，可以考虑以下几种方式：

1. 更改 Flink 的 checkpoint 配置，从而减少 checkpoint 的时间间隔，使任务在重启时消费的数据量较少。

2. 修改代码逻辑，通过设置一个标志位来判断是否需要从 checkpoint 恢复状态。如果不需要恢复状态，则可以直接跳过消费之前的数据。

3. 使用外部存储系统（如 Kafka）来存储数据，设置消费者的消费位置，使消费者从最新的数据位置开始消费。这样，即使任务重启，也只会消费最新的数据。

4. 在 Flink 的 StreamingFileSink 中设置以下参数，使其仅处理最新的数据，从而避免重复消费：

   StreamingFileSink.forRowFormat(...)
   .withBucketAssigner(...)
   .withRollingPolicy(...)
   .withWriterFactory(...)
   .withBucketCheckInterval(1000)  // 设置桶检查的时间间隔
   .build();
   

   这样，当任务重启后，只会处理最新的桶中的数据，从而避免重复消费。

从官方文档可以看出，这是因为Flink在处理数据时使用了流式处理的方式，即数据是按照时间顺序依次处理的。当Flink任务重启后，它会从最近的检查点或保存点开始恢复状态，并从上次处理的位置继续处理数据。如果您的任务使用了Kafka、Kinesis等消息队列作为数据源，那么Flink会从上次消费的位置继续消费消息。

如果您不希望Flink任务重启后继续消费之前的日志信息，可以考虑使用Flink的 Savepoint机制。它用于在任务执行期间保存任务的状态，并在需要时恢复任务的状态。当您需要停止任务时，可以手动触发Savepoint，将任务的状态保存到指定的位置。当您需要重启任务时，可以从Savepoint恢复任务的状态，并从指定的位置开始处理数据。这样，您就可以控制任务从何处开始处理数据，避免重复消费之前的日志信息。 可参考以下地址： Flink 官网：https://flink.apache.org/ Flink Savepoints 文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/deployment/savepoints/ Flink Savepoints 教程：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/learn-flink/savepoints/

Flink作业重启时，可以自由选择启动策略。如果选择全新启动，MySQL CDC源表会从配置的位置重新消费。如果选择从最新状态恢复，MySQL CDC源表会从作业停止时的位置开始消费。比如，作业配置为从Binlog位点{file=mysql-bin.01，position=40}启动作业，作业运行一段时间后停止，此时消费到Binlog位点{file=mysql-bin.01，position=210}。如果选择全新启动，MySQL CDC源表会重新从Binlog位点{file=mysql-bin.01，position=40}消费。如果选择从最新状态恢复，则会从Binlog位点{file=mysql-bin.01，position=210}开始消费。注意作业重启时，保证所需Binlog在服务器上没有因过期被清理，否则会报错。

如果你使用的是Flink的Kafka Connector，可以尝试使用Kafka的offset来控制消费位置。在Flink的Kafka Consumer中，可以设置auto.offset.reset参数为latest，这样在任务重启时，会从最新的offset开始消费。如果你使用的是其他的Connector，也可以尝试类似的方法来控制消费位置。

另外，如果你使用的是Flink的Stateful Functions，可以考虑使用Flink的状态后端来保存消费位置。在任务重启时，可以从状态后端中读取最新的消费位置，从而避免重复消费。

在 Flink 中，任务重启时会重新启动所有的 Operators 和 Source Functions。这意味着如果您的 Source Function 在接收数据前进行了 checkpoint， 它将从最近的成功检查点（Checkpoint）中恢复状态。因此，在一些情况下，Flink 可能会在任务重启后继续处理之前未完成的事件和消息。

对于您的特定情况，可能的原因是您的 MySQL CDC Connector 没有正确保存 Offset 。您可以尝试以下两个建议以解决这个问题：

1. 使用 Kafka 进行连接

使用 Apache Kafka 作为 Flink 的输入源通常更加可靠，因为它提供了一个高度稳定且可靠的分布式流媒体平台。Kafka 支持记录消费位移（offset），并具有内置的容错机制：消费者出现故障或停止，如 CPU 崩溃或进程崩溃等，所有消费者群都需要重新初始化，并从最接近的已知偏移值开始读取。当然，在使用 Kafka 时，您还需要确保正确配置您的 kafka 集群和相关 topic。

2. 存储 Offset 到外部系统

另一个方法是手动存储与位置相关联的 offset 值。也就是说，你可以为每个 partition 存储一个 (topic, partition) 元组和当前消费到的 Offset 告诉我的实例哪里开始读取，以便重新开始处理。您可以选择将偏移量存储在任何外部系统中，并根据需要调整保存偏移值的频率。

无论采用哪种方法，为了确保 Flink 不会重复读取已经处理过的数据，您应该遵循一个简单的编程模型：

1. 首次运行您的任务时，请记录首次消费的位置作为起点。
2. 使用 Flink 的 Checkpoint 机制定期更新 checkpoint 和 offset。
3. 在任务故障后，在恢复前加载上次记载到的 checkpoint 和相关 offset ，并确保从offset位置继续之前未完成的批量操作或流数据处理。

在Flink的MySQL CDC任务中,使用StartupOptions.latest()选项应该可以避免任务重启后重复消费旧数据。可能的原因有: 1. latest()选项并不保证100%不重复消费。它会尽最大努力开始消费最新的binlog位置,但仍有少量重复读的可能。这是该选项的 inherit 限制。 2. 事务提交时间和binlog刷盘时间之间有延迟。latest()找到的binlog位置有可能早于某些最近提交的事务,导致其记录被重复消费。 3. Binlog刷盘频率较低。MySQL的binlog_flush_log_at_trx_commit选项如果未设置为1,会导致较长时间的延迟,增加重复消费的风险。 4. 网络或其他因素导致Flink任务重启至MySQL之间也存在较长延迟,增加了重复消费窗口。 5. 自任务失败至重启之间,数据库写入了大量数据,导致从latest位置开始也重复消费了较多旧数据。 所以,要进一步减少Flink MySQL CDC任务重启后重复消费数据,可以从以下几个方面进行优化: 1. 合理设置binlog_flush_log_at_trx_commit,缩短binlog刷盘频率,减小重复消费窗口。 2. 优化网络等条件,缩短任务失败至重启所需时间,减少重复消费数据量。 3. 根据业务特点,避免在任务失败时间窗口内Database写大量数据。如果无法避免,需慎重考虑任务重启后的重复消费问题。 4. 除latest()选项外,还可以考虑使用timestamp选项,将重复消费窗口限定到指定时间点之后的数据。但这需要业务能容忍在时间点之前的少量数据丢失。 5. 若干重复消费对业务影响较大,可以考虑采用幂等写入来避免重复消费导致的数据变化。 6. 对有限重复消费的数据,可以在消费后进行去重,避免其对业务的影响。 综上,想要完全避免Flink MySQL CDC任务重启后的任何重复消费,在技术上还是比较困难的。但通过binlog配置优化、结果去重、幂等 writes等手段,可以将重复消费的影响降至可接受范围。关键是要根据具体业务情况进行权衡和方案设计。

如果您在 Flink 中使用了 MySQL CDC 功能，并且设置了 StartupOptions.latest()，那么 Flink 会从当前 MySQL binlog 文件的最后一个位置开始消费数据。如果您的 Flink 任务重启后仍然消费了之前的日志信息，可能是因为任务的状态没有正确保存或者恢复导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 确保 Flink 任务是以 savepoint 的方式停止的。在使用 savepoint 的方式停止 Flink 任务后，可以通过该 savepoint 恢复任务的状态。如果任务不是以 savepoint 的方式停止的，那么任务状态可能无法正确恢复。

2. 确保 Flink 任务在重启时使用了正确的 savepoint。如果您有多个 savepoint，需要确保任务使用的是最新的 savepoint。

3. 确保 Flink 任务在重启时正确地恢复了状态。可以在 Flink 的日志中查看任务状态恢复的日志信息，查看是否有异常或者错误信息。

如果您仍然无法解决问题，可以提供更多详细的信息，例如 Flink 任务的代码、日志信息等，以便更好地定位问题。

首先，需要了解一下 MySQL CDC 的工作原理。MySQL CDC（Change Data Capture）是通过将 MySQL 的 binlog 解析成一条条数据记录来实现的。由于 MySQL binlog 本身的机制是不支持消息的“acknowledge”的，也就是不能记录消费的状态，所以在 Flink 中消费 MySQL CDC 的数据需要借助 Checkpoint 结合 Flink 的重启机制来实现。

当 Flink 任务重启时，它会从最近的 Checkpoint 状态恢复并继续消费。如果之前的日志信息仍然被消费，那么说明检查点存储过程中没有正确记录消费状态，有可能是因为你没有开启 Checkpoint 或者配置 Checkpoint 配置不合理。

正确来说，应该开启 Flink 的 Checkpoint 并在其内部关闭自动提交 offset，手动提交 offset 来保证消费状态的正确性。具体地，你可以按照以下步骤进行配置：

在 Flink 的程序入口处开启 Checkpoint：

java

env.enableCheckpointing(1000L); // 每秒进行一次检查点

在 MySQL CDC Source 的构造函数中，关闭自动提交 offset:

java

private static final long COMMIT_INTERVAL_MS = 10000L;

// 其他代码

public MySqlCdcSource(String hostname, int port, String databaseName, String tableName, String username, String password) {
    // 其他代码

    this.startOption = StartupOptions.latest().build(); // 设置起始点为最近的 binlog
    this.commitIntervalMs = COMMIT_INTERVAL_MS;
}

@Override
public void run(SourceContext<T> sourceContext) throws Exception {
     while (running) {
         // 获取 events 并 emit 到 Flink 流式计算任务中
         sourceContext.collect(event);

         // 每隔一段时间手动提交 offset
         if (System.currentTimeMillis() - lastCommittedTime >= commitIntervalMs) {
             lastCommittedTime = System.currentTimeMillis();
             context.getCheckpointLock().runUnlocked(() -> context.commit());
         }
     }
     // 其他代码
 }

这样做的优势在于：即使 Flink 任务因为某些原因重启了，它也可以从近期的 Checkpoint 状态中恢复并继续消费，而不会重复消费已经消费过的数据。同时，也减少了程序失效时数据丢失的风险。

需要注意的是，为了保证数据的一致性，Flink 和 MySQL CDC 都需要开启事务。

如果您在 MySQL CDC 中使用 StartupOptions.latest() 参数设置了 Flink CDC 的起始位置为最新的 binlog，但是在 Flink 任务重启之后仍然消费之前的日志信息，可能有以下几种可能的原因：

数据库中存在之前未消费的 binlog：在 Flink 任务重启之后，MySQL CDC 会从最新的 binlog 开始消费数据，但如果之前存在未消费的 binlog，那么在任务重启之后仍然会消费这些 binlog 中的数据。建议您通过查看 MySQL 的 binlog 信息，确认是否存在未消费的 binlog。

Flink 任务重启后的起始位置设置不正确：如果在 Flink 任务重启后，任务的起始位置没有设置为 MySQL 的最新 binlog，那么任务仍然会消费之前未消费的 binlog 中的数据。建议您确认 Flink 任务的起始位置设置是否正确。

Flink CDC Connector 的配置不正确：如果 Flink CDC Connector 的配置不正确，例如 binlog.client.log-position-sync.interval 参数设置不合理、debezium.snapshot.mode 参数设置不正确等，也可能导致 Flink 任务在重启之后仍然消费之前未消费的 binlog 数据。建议您检查 Flink CDC Connector 的配置，并根据需要进行调整。

针对以上可能的原因，您可以尝试按照以下步骤进行排查和解决：

确认 MySQL 中是否存在未消费的 binlog。

确认 Flink 任务重启后的起始位置设置是否正确。

检查 Flink CDC Connector 的配置是否正确。

如果仍然无法解决问题，建议您尝试在 Flink 任务重启之后，手动更改 MySQL CDC 的起始位置，以重新开始消费数据。同时，建议您查阅 Flink 官方文档和相关资料，了解更多关于 Flink CDC 的使用和调试技巧，以便更好地进行排查和解决。

如果你使用的是 flink-connector-jdbc 来消费 MySQL CDC 中的变更数据，并且在消费时设置了 StartupOptions.latest()，那么在 Flink 任务重启后会继续消费之前的日志信息。

这是由于 MySQL 的 binlog 中记录了所有的历史变更信息，而 StartupOptions.latest() 只是表示从当前时间开始消费变更信息。因此需要对 Flink 任务进行一些修改，以防止消费之前的日志信息。

一种解决方案是在 Flink 任务重启后，清空 MySQL CDC 中的 binlog 日志。具体做法是，在 Flink 任务启动的时候，先查询出当前最后一次读取的 binlog 文件和位置，然后将该位置保存到状态中。当 Flink 任务重启后，可以从状态中获取上一次读取的 binlog 文件和位置，然后通过 MySQL 客户端连接到数据库，执行如下 SQL 语句：

RESET MASTER;
SET GLOBAL gtid_purged='<gtid-set>';

其中 <gtid-set> 是指已经处理过的 GTID 集合。通过执行 RESET MASTER 命令可以清空 binlog 日志，然后再通过 SET GLOBAL gtid_purged 命令将处理过的 GTID 集合添加到已清空的 binlog 日志中，以避免重复消费数据。

需要注意的是，这种方式可能会导致某些数据被漏掉，因为一些数据可能在重启之前就已经写入到 binlog 日志中，但是还没有被消费。因此，建议在确定不会有数据漏掉的情况下才使用这种方式。

另外一种更加可靠的解决方案是将 binlog 数据保存到外部存储中，例如 Kafka、RabbitMQ 等消息队列，然后在 Flink 任务重启后从消息队列中读取数据。这种方式可以保证数据不会漏掉，同时也能够实现数据的持久化和可靠性。

如果您使用的是 Flink CDC 连接器，那么在使用 StartupOptions.latest() 启动选项时重启任务后仍然会从之前的 checkpoint 开始消费数据。如果您希望在重启任务时跳过之前已经处理的数据，可以考虑使用 StartupOptions.earliest() 启动选项。这样，在重启任务后，Flink CDC 连接器会从最早的数据开始重新消费。

如果您必须使用 StartupOptions.latest() 启动选项，并希望在重启任务时跳过之前已经处理的数据，可以考虑手动保存一个指向最新位置的 Savepoint，并在重启任务时将该 Savepoint 用作起点。这样，Flink CDC 连接器就会从指定的 Savepoint 开始消费数据。

要手动保存一个 Savepoint，可以在运行中的任务上调用 savepoint(...) 方法并将其保存到文件系统或远程存储中。在重启任务时，您可以将保存的 Savepoint 传递给 Flink 集群以恢复状态。例如:

// 获取当前任务的执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 Checkpoint 相关参数 env.enableCheckpointing(10000L);

// 创建 CDC Source MySqlSource source = MySQLSource.builder() .hostname("localhost") .port(3306) .databaseList("my_db") .username("user") .password("passwd") .tableList("t1") .startupOptions(StartupOptions.latest()) .deserializer(new MySqlDebeziumDeserializationSchema()) .build();

// 添加 CDC Source 到流处理环境中 DataStream stream = env.addSource(source);

// ... 定义流处理逻辑 ...

// 创建 Savepoint 并保存到文件系统或远程存储中 stream.writeToSocket("localhost", 9999, new SerializationSchema() { @Override public byte[] serialize(RowData element) { return null; } }); 在重启任务时，可以将保存的 Savepoint 文件传递给 Flink 集群，并使用它来恢复任务状态。例如:

// 获取当前任务的执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 Checkpoint 相关参数 env.enableCheckpointing(10000L);

// 创建 CDC Source MySqlSource source = MySQLSource.builder() .hostname("localhost") .port(3306) .databaseList("my_db") .username("user") .password("passwd") .tableList("t1") .startupOptions(StartupOptions.latest()) .deserializer(new MySqlDebeziumDeserializationSchema()) .build();

// 添加 CDC Source 到流处理环境中，并指定从 Savepoint 开始消费数据 DataStream stream = env.addSource(source, "MySavepoint");

// ... 定义流处理逻辑 ... 在这个例子中，Flink 将从名为 "MySavepoint" 的 Savepoint 开始消费数据。

这个情况可能是由于重启后 Flink JobManager 中的状态信息没有清空，致使任务重启后仍然从上一次消费的位置读取数据。你可以尝试手动清除 Flink 状态信息，让任务从最新的位置继续消费。

具体操作方式是，在任务重启后，手动在 Flink 的 Web UI 中找到该任务的 Checkpoints 面板，先禁止在程序内部自动触发的 Checkpoint，再手动执行一次 Savepoint，并记下该 Savepoint 的路径。然后暂停该任务，手动清除 Flink 状态信息，再利用 Savepoint 重新启动任务即可。