有人遇到过 上游使用flink cdc 映射MySQL表；然后写入到下游的JDBC映射表；上游MyS

根据您描述的问题，上游使用Flink CDC映射MySQL表，并将数据写入到下游的JDBC映射表中。尽管上游MySQL仅执行了数据更新操作，未进行删除，但下游MySQL的数据总条数却出现了先减少后增加至与上游一致的现象，同时数据积压不明显且checkpoint间隔设置较短。针对这一情况，我们可以从以下几个方面进行分析和排查：

可能原因

1. 变更数据捕获逻辑：Flink CDC在处理MySQL的更新操作时，理论上应直接对应到下游的更新操作，不会导致数据数量的减少。需检查Flink作业中对MySQL更新事件的处理逻辑，确认是否正确地映射为JDBC的更新操作而非其他误操作，如错误地触发了删除后重插入。

2. Checkpoint行为影响：虽然您的checkpoint间隔设置为毫秒级，但如果在checkpoint完成前有大量更新操作，而这些更新在checkpoint之前未被完全处理，可能会在故障恢复时重新消费部分更新事件，表现为数据量的临时波动。需要确保checkpoint能够及时完成并反映所有已处理的更新状态。

3. 并发与事务管理：下游JDBC sink端可能存在并发写入或事务管理不当的情况，导致在高并发更新时，部分更新操作的可见性延迟，从而观察到数据量的非预期变化。

4. 数据去重问题：如果Flink作业配置中没有有效处理数据的唯一性，特别是在网络不稳定或重启恢复过程中，可能会因重复消费Binlog事件而导致下游数据出现短暂的重复插入与随后的“减少”（实际是修正）现象。

排查步骤

1. 审查Flink作业代码：详细检查Flink作业中关于MySQL更新事件的处理逻辑，确保其正确转换为JDBC的UPDATE语句。

2. 监控Checkpoint过程：通过Flink的监控界面或日志，观察checkpoint的生成频率、耗时及状态，确认是否存在频繁的checkpoint失败或超时，以及这是否与数据波动时间点相关联。

3. 分析下游sink配置：检查JDBC sink的并发度设置、事务边界管理策略，确保它们适合当前的数据处理量级和更新频率。

4. 数据流验证：在测试环境中模拟上游的更新操作，结合Flink的调试工具（如Savepoint、Metrics）跟踪数据流动的每一步，特别是关注更新事件如何转化为sink操作的过程。

5. 日志分析：深入分析上下游系统的日志，包括Flink作业日志、MySQL Binlog日志及下游数据库的日志，寻找可能的数据处理异常或冲突线索。

解决方案

• 确认并修正Flink作业中的数据处理逻辑，避免任何可能导致数据误删后重插的配置。
• 调整Checkpoint策略，确保其既不过于频繁以至影响性能，又能及时反映处理进度，减少数据处理的不一致性窗口。
• 优化JDBC sink的并发度和事务管理，确保数据写入的高效与准确性。
• 实施数据去重机制，尤其是在系统重启或故障恢复场景下，保证数据的精确一致性。

请依据上述建议进行排查和调整，以解决数据数量异常波动的问题。