请问有人在用flink CDC 时遇到序列化的问题吗？ springboot中我是想在customS

在使用Flink CDC时，确实有可能遇到与序列化相关的问题，尤其是在自定义Sink组件中集成其他服务客户端，如ElasticsearchTemplate时。根据您的描述，问题在于SpringBoot应用中尝试在customSink中注入ElasticsearchTemplate时遇到非序列化属性的报错。这通常是因为Flink要求其运行时环境中的所有对象必须是可序列化的，以支持分布式计算和容错恢复机制。

解决方案

1. 确保ElasticsearchTemplate可序列化

   由于ElasticsearchTemplate本身可能包含非序列化的成员（例如数据库连接或线程池），直接将其作为Sink组件的一部分并不合适。一种解决方法是将数据写入操作委托给一个可序列化的辅助类，该类仅持有必要的配置信息，并在Sink函数内部按需创建和关闭Elasticsearch客户端连接。

2. 使用LambdaSerializer或PojoSerializer

   确保您的customSink实现了Serializable接口，并且尽量避免在其中直接引用复杂的、非序列化的外部服务客户端。如果自定义的sink逻辑较为简单，可以考虑使用Flink提供的LambdaSerializer来自动处理序列化问题。

3. 实现RichSinkFunction并管理资源

   考虑实现RichSinkFunction而非基本的SinkFunction。在RichSinkFunction的生命周期方法（如open()）中初始化Elasticsearch客户端，在close()方法中清理资源。这样可以在每个TaskManager的Task实例中独立管理客户端，同时保持SinkFunction主体的可序列化性。

4. 分离业务逻辑与资源管理

   将数据转换和实际写入ES的操作解耦。可以在Flink作业中先将数据流转换为适合写入ES的格式，然后通过一个轻量级、可序列化的中间对象（携带必要的ES连接信息）传递到Sink，Sink内部再根据这些信息动态建立连接执行写入操作。

注意事项

• 资源泄漏：动态创建客户端时要注意资源管理，避免因任务重启或失败导致的资源泄漏。
• 并发控制：如果Sink需要处理高并发写入，还需考虑如何在多线程环境下安全地使用Elasticsearch客户端。
• 错误处理：增加适当的错误处理逻辑，比如重试机制，以应对网络波动或ES服务端异常。

综上所述，您需要重构customSink逻辑，确保所有进入Flink分布式执行环境的对象遵循序列化规则，同时合理设计资源管理和错误处理策略，以实现稳定高效的数据写入流程。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。