flinkcdc for oracle，任务运行后产生大量的归档日志，大家可也是类似情况？

针对您使用Flink CDC连接Oracle时任务运行后产生大量归档日志的问题，这可能是由于Flink CDC的工作机制和Oracle的LogMiner技术共同作用的结果。以下是对该现象的分析及建议：

1. 原因分析：

   • Flink CDC工作原理：Flink CDC通过Oracle LogMiner读取redo log（包括在线日志onlineLog和归档日志archiveLog）来捕获数据变更。这一过程涉及频繁地加载和分析日志文件，尤其是在高数据变更频率下，会显著增加对归档日志的依赖。
   • Oracle LogMiner特性：LogMiner为获取全量变更数据，需要遍历包含起始SCN的所有相关日志文件，这自然会导致对归档日志的访问和生成增多。
   • 性能与配置因素：如果Flink作业配置不当，如并行度设置过高或资源分配不合理，可能会加剧日志文件的频繁读取与处理，从而产生更多归档日志。

2. 解决方案与优化建议：

   • 合理配置Flink CDC参数：确保startScn和endScn的范围适中，避免不必要的日志重读，减少归档日志生成。
   • 优化资源与并行度：根据实际数据处理需求合理设置TaskManager的资源与Job的并行度，避免资源浪费和过度读取日志。
   • 版本升级与工具选择：考虑使用更高效的集成工具，如Dataphin实时集成服务，其在大数据量场景下能提供更好的性能表现，减少归档日志生成的压力。
   • 监控与调优：实施日志读取和处理的监控，及时调整策略以应对数据增长，利用Flink提供的监控工具识别并解决潜在瓶颈。

3. 注意事项：

   • 日志管理策略：定期清理归档日志，特别是当它们不再用于数据恢复或审计目的时，以控制存储成本和系统复杂性。
   • 数据库维护：保持Oracle数据库的良好维护习惯，适时进行日志切换和空间管理，以减轻归档日志快速增长的影响。

综上所述，Flink CDC连接Oracle产生大量归档日志是其正常工作流程的一部分，但通过合理的配置、优化及工具选择，可以有效管理和减轻这一情况。