请教一下大佬，Flink CDC中使用文档给的 代码读取存量数据时，读到的数据是乱序的这是符合预期？

在使用Flink CDC的MongoDB CDC incremental connector读取存量数据时，读取到的数据是乱序的，这是符合预期的行为。以下是详细的原因分析和解决方案：

原因分析

1. 全量阶段的并发读取机制
   在MongoDB CDC的全量读取阶段，Flink CDC会通过分片（split）的方式并行读取数据。这种并发读取的设计是为了提高性能，但由于多个线程同时读取不同的分片，数据的读取顺序可能与插入顺序不一致。

2. MongoDB底层存储特性
   MongoDB的数据存储是以BSON格式组织的，物理存储顺序并不一定与插入顺序一致。即使启用了索引，全量读取时仍然可能因为分片划分和并发处理导致乱序。

3. 增量阶段的有序性
   增量阶段的数据是基于MongoDB的Change Stream特性捕获的变更事件，这些事件是按照时间戳（_id或clusterTime）严格有序的。因此，增量阶段不会出现乱序问题。

解决方案

如果需要保证全量读取阶段的数据顺序，可以尝试以下方法：

1. 禁用并发读取

• 在全量读取阶段，可以通过设置scan.incremental.snapshot.enabled=false来禁用并发读取功能。这样，Flink CDC将以单线程方式顺序读取数据，从而保证数据的顺序性。

• 配置示例：

  MongoDBSource.builder()
      .hosts("mongo.example.com:27017")
      .username("mongouser")
      .password("mongopasswd")
      .databaseList("testdb")
      .collectionList("testcoll")
      .startupOptions(StartupOptions.initial())
      .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
      .option("scan.incremental.snapshot.enabled", "false") // 禁用并发读取
      .build();
  

• 注意：禁用并发读取会降低全量读取的性能，适用于对顺序性要求较高但数据量较小的场景。

2. 使用排序逻辑

• 如果无法禁用并发读取，可以在下游处理阶段对数据进行排序。例如，在Flink SQL中使用ORDER BY语句，或者在DataStream API中实现自定义排序逻辑。
• 示例（Flink SQL）：

  SELECT * FROM mongodb_source_table ORDER BY _id;
  

• 说明：这种方法需要额外的计算资源，并且可能会增加延迟。

3. 调整分片策略

• 如果数据量较大且对顺序性有一定要求，可以调整MongoDB的分片策略，确保分片划分更加均匀。例如，根据主键（_id）或其他有序字段进行分片。
• 示例：

  db.collection.createIndex({ _id: 1 }); // 创建主键索引
  

4. 使用增量模式

• 如果业务允许，可以直接跳过全量读取阶段，仅使用增量模式读取数据。增量模式下，数据是严格按照时间戳顺序读取的。
• 配置示例：

  MongoDBSource.builder()
      .hosts("mongo.example.com:27017")
      .username("mongouser")
      .password("mongopasswd")
      .databaseList("testdb")
      .collectionList("testcoll")
      .startupOptions(StartupOptions.latestOffset()) // 仅读取增量数据
      .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
      .build();
  

重要提醒

• 全量阶段的乱序是正常现象，这是由并发读取机制决定的。如果业务对顺序性有严格要求，请优先考虑禁用并发读取或使用增量模式。
• 性能与顺序性的权衡：禁用并发读取或在下游排序都会影响性能，请根据实际业务需求选择合适的方案。
• MongoDB版本要求：确保MongoDB版本>=4.0，以支持Change Stream特性。如果版本低于3.6，可能会出现兼容性问题。

通过以上方法，您可以根据具体需求选择适合的方案来解决全量读取阶段数据乱序的问题。