有没有 flink cdc 采集 postgresql 已经上线运行了很久了的 ，说说遇到啥问题没

在使用Flink CDC采集已经运行很久的PostgreSQL数据库时，可能会遇到以下问题及相应的解决方案：

1. WAL日志空间管理：

   • 长时间运行的数据库可能积累了大量WAL（预写式日志）。为避免磁盘空间不足，需要定期归档或删除旧的日志文件，并确保archive_command配置正确以自动处理WAL文件。

2. Replication Slot管理：

   • 由于Flink CDC通过Replication Slot追踪数据变更，长时间运行可能导致slot累积大量信息。需监控并适时清理不再使用的slot，或者设置'debezium.slot.drop.on.stop' = 'true'自动清理，但需注意这可能导致数据丢失的风险。

3. 性能与资源优化：

   • 随着数据量的增长，全量读取和增量读取的性能压力增加。应根据实际需求调整并发读取全量数据的设置，以及max_wal_senders和max_replication_slots等参数，确保数据同步高效且稳定。

4. 表结构变更处理：

   • 在长时间运行期间，数据库表结构可能发生变更。Flink CDC需要能够识别并适应这些变更，否则可能导致同步任务失败或数据不一致。确保所使用的Flink版本和连接器支持DDL变更的处理机制。

5. 权限与安全配置：

   • 确保用于连接的账户具有SUPERUSER权限或至少拥有LOGIN和REPLICATION权限，以及对订阅表的SELECT权限，以保证数据读取无障碍。

6. 数值类型显示问题：

   • 如果反序列化后数值类型显示为字符串，可以通过调整Debezium的属性配置来修正，例如设置bigint.unsigned.handling.mode和decimal.handling.mode。

7. 历史数据一致性验证：

   • 对于已上线较久的数据库，初次接入Flink CDC进行全量数据拉取后，建议进行数据一致性校验，确保无遗漏或重复的数据问题。

综上所述，虽然存在潜在的问题，但通过合理的配置、监控与维护，可以有效保障Flink CDC平稳地采集长期运行的PostgreSQL数据库的数据。