老哥们 请教一个Flink CDC 问题，使用了lookup join 过后 sink不输出数据，也

根据您描述的问题，Flink CDC 使用了 Lookup Join 后 Sink 不输出数据且无报错，但单独查询（SELECT）可以查到数据，去掉 Lookup Join 后也能正常输出。这种情况可能涉及以下几个方面的原因和解决方案：

1. Lookup Join 的配置问题

Lookup Join 是一种异步操作，通常用于将主表与维表进行关联。如果配置不当，可能导致数据无法正确写入 Sink。

检查点：

• 维表的连接器配置：确保维表的连接器（如 MySQL、HBase 等）配置正确，尤其是 connector、lookup.cache 和 lookup.async 参数。

  • 如果使用了缓存（lookup.cache），检查缓存策略是否合理。例如，lookup.cache='PARTIAL' 可能导致部分数据未命中缓存而被丢弃。
  • 如果启用了异步查询（lookup.async=true），确保异步线程池配置足够大以避免阻塞。

• 主表与维表的关联条件：检查 ON 条件是否正确，确保主表和维表的字段类型一致，避免因类型不匹配导致关联失败。

解决方案：

• 调整维表的 Lookup 配置，例如禁用缓存或调整缓存策略：

  WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>',
  'table-name' = '<table>',
  'lookup.cache' = 'NONE', -- 禁用缓存
  'lookup.async' = 'true'  -- 启用异步查询
  )
  

2. 数据倾斜或性能瓶颈

Lookup Join 可能导致数据倾斜或性能瓶颈，尤其是在维表数据量较大或主表数据分布不均匀的情况下。

检查点：

• 数据分布：检查主表和维表的数据分布是否均匀。如果主表中某些键值的数据量远大于其他键值，可能导致 Lookup Join 出现长尾现象。
• 反压：通过 Flink Web UI 检查作业是否存在反压（Backpressure）。如果 Lookup Join 节点出现反压，可能是维表查询速度过慢导致。

解决方案：

• 使用 SKEW 提示 优化数据倾斜问题。例如：

  SELECT /*+ SKEW(src) */ 
  src.id, dim.value
  FROM src
  LEFT JOIN dim FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME()
  ON src.key = dim.key;
  

  注意：SKEW 提示仅适用于主表，不能用于维表。

• 增加 Lookup Join 的并发度，或者为维表启用分布式缓存（如 Redis）以加速查询。

3. Sink 的写入逻辑问题

Lookup Join 后的数据流可能包含更新（Update）或删除（Delete）操作，而某些 Sink 连接器（如 Kafka、JDBC）对更新流的支持有限。

检查点：

• Sink 的语义支持：检查 Sink 是否支持更新流（Upsert Stream）。如果不支持，可能导致数据无法正确写入。
• Sink 的写入模式：某些 Sink（如 JDBC）默认只支持插入（Insert）操作。如果 Lookup Join 后的数据流包含更新或删除操作，需要显式配置 Sink 支持这些操作。

解决方案：

• 如果 Sink 不支持更新流，可以尝试将数据流转换为仅插入（Append-only）模式。例如：

  INSERT INTO sink_table
  SELECT id, value
  FROM (
  SELECT id, LAST_VALUE(value) AS value
  FROM lookup_join_result
  GROUP BY id
  );
  

• 如果 Sink 支持更新流，确保正确配置了主键（Primary Key）。例如：

  CREATE TABLE sink_table (
  id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  value STRING
  ) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>',
  'table-name' = '<table>'
  );
  

4. Flink 作业的状态管理问题

Lookup Join 可能引入状态管理问题，尤其是在全量阶段和增量阶段切换时。

检查点：

• 状态清理：如果作业曾经失败或重启，可能存在残留状态导致数据无法正确输出。
• 并行度变化：如果作业的并行度发生变化，可能导致状态分配不均。

解决方案：

• 清理作业状态后重新启动。可以通过以下命令清理状态：

  bin/flink cancel <job_id>
  bin/flink run -s :clean <job_jar>
  

• 确保作业的并行度保持一致，避免因并行度变化导致状态分配问题。

5. 日志和调试信息

由于您提到没有报错信息，建议开启更详细的日志级别以排查问题。

检查点：

• 日志级别：将 Flink 的日志级别调整为 DEBUG 或 TRACE，查看 Lookup Join 和 Sink 的详细日志。
• 数据流监控：通过 Flink Web UI 查看每个算子的输入和输出数据量，定位问题节点。

解决方案：

• 在 log4j.properties 中调整日志级别：

  logger.lookup.name = org.apache.flink.connector.jdbc
  logger.lookup.level = DEBUG
  

总结

根据上述分析，您的问题可能由以下原因导致： 1. Lookup Join 的配置不当（如缓存策略或异步查询）。 2. 数据倾斜或性能瓶颈导致反压。 3. Sink 的写入逻辑不支持更新流。 4. Flink 作业的状态管理问题。 5. 缺乏详细的日志信息。

建议按照以下步骤逐一排查： 1. 检查 Lookup Join 的配置，调整缓存策略或启用异步查询。 2. 使用 SKEW 提示优化数据倾斜问题。 3. 确保 Sink 支持更新流，并正确配置主键。 4. 清理作业状态后重新启动，确保并行度一致。 5. 开启 DEBUG 日志，定位具体问题节点。

希望以上内容能帮助您解决问题！如果仍有疑问，请提供更多上下文信息以便进一步分析。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。