Flink CDC 使用 logminer 做 Oracle cdc ，Oracle数据库所

针对您遇到的Flink CDC在使用LogMiner进行Oracle CDC时，Oracle数据库服务器上Connector连接内存持续增加的问题，我们可以从以下几个方面进行分析和排查：

1. 日志挖掘配置：LogMiner是基于Oracle重做日志进行数据变更捕获的机制。首先确认LogMiner是否正确配置，特别是对于长时间运行或处理大量事务的场景，确保只关注必要的操作类型（如INSERT、UPDATE、DELETE）以及合理设置日志文件范围，避免不必要的日志解析负担。

2. 内存泄漏检查：持续增长的内存使用可能指示存在内存泄漏问题。检查Flink作业的Connector实现是否存在未释放资源的情况，特别是在处理大量日志记录后是否及时清理了不再使用的对象或缓存。

3. Flink任务参数调整：考虑调整Flink作业的内存配置，包括TaskManager的内存分配和JVM参数，以适应高负载的CDC处理需求。适当增大内存分配可以缓解因内存不足导致的频繁GC或内存溢出问题，但需注意不要过度分配导致其他服务资源紧张。

4. 连接管理：检查Flink作业与Oracle数据库之间的连接管理策略。频繁的数据库连接建立与销毁会消耗资源并可能导致内存泄露。确保使用连接池来复用数据库连接，并适当配置连接池大小，避免过多闲置连接占用资源。

5. Oracle数据库参数优化：检查Oracle数据库端的相关参数，比如LOG_BUFFER、PGA_AGGREGATE_TARGET等，确保数据库层面能够高效处理重做日志读取请求，减少对系统内存的不必要占用。

6. 监控与日志分析：利用Flink提供的监控工具和Oracle的性能监控视图（如V$PROCESS、V$SESSION），结合Java堆栈分析（如通过JVisualVM），定位内存增长的具体来源，是否有特定查询或处理逻辑导致内存使用激增。

7. 社区与版本兼容性：考虑到PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的特性和Flink CDC的适配情况，如果您的环境与此相关，还需检查使用的Flink CDC版本与Oracle数据库及JDBC驱动的兼容性，以及是否需要特定的适配或补丁来优化DATE类型处理等，以避免潜在的内存管理问题。

综上所述，解决内存持续增长的问题需要综合考虑Flink作业配置、数据库参数调优、连接管理策略以及监控分析等多个方面。建议逐步排查并适时调整策略，同时密切关注官方文档和社区讨论，以便获取最新的解决方案或已知问题的规避方法。