问下大佬们，Flink CDC mysql到pg。sink节点busy 100%，导致source？

根据您描述的问题，Flink CDC 从 MySQL 同步到 PostgreSQL 的过程中，Sink 节点的负载达到 100%，导致 Source 节点也报错。这种情况通常与作业的资源分配、反压问题或 Sink 节点的性能瓶颈有关。以下是详细的分析和解决方案：

1. 问题原因分析

1.1 反压传递

• 当 Sink 节点处理能力不足时，会导致下游算子（如聚合算子或写入操作）出现反压。反压会向上游传播，最终影响到 Source 节点，导致 Source 无法正常消费数据。
• 如果 MySQL CDC 源表在增量阶段读取 Binlog 数据的速度过快，而 Sink 节点无法及时处理这些数据，就会形成积压。

1.2 Sink 节点性能瓶颈

• PostgreSQL Sink 节点可能由于以下原因导致性能瓶颈：
  • 批量写入配置不当：如果未启用批量写入或批量大小设置不合理，可能导致频繁的小批量写入，增加数据库压力。
  • PostgreSQL 性能限制：目标数据库的连接数、写入性能或索引维护可能成为瓶颈。
  • 网络延迟：如果 Flink 集群与 PostgreSQL 数据库之间的网络延迟较高，也可能导致写入效率下降。

1.3 资源分配不足

• 如果 Flink 作业的 TaskManager 或 JobManager 内存不足，可能会导致 OOM（内存溢出）或任务调度延迟，进一步加剧反压问题。

2. 解决方案

2.1 优化 Sink 节点性能

• 启用批量写入：

  • 在 PostgreSQL Sink 表的配置中，启用批量写入功能，并合理设置批量大小（batch-size）和刷新间隔（flush-interval）。例如：

  CREATE TABLE pg_sink (
      id BIGINT,
      name STRING,
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
      'connector' = 'jdbc',
      'url' = 'jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>',
      'table-name' = '<table>',
      'username' = '<username>',
      'password' = '<password>',
      'sink.buffer-flush.max-rows' = '5000', -- 批量写入行数
      'sink.buffer-flush.interval' = '2s'   -- 刷新间隔
  );
  

  • 这可以减少频繁的小批量写入，提升写入效率。

• 优化 PostgreSQL 性能：

  • 增加 PostgreSQL 的最大连接数（max_connections），确保有足够的连接供 Flink 使用。
  • 禁用或延迟索引更新：在大批量写入时，可以临时禁用目标表的索引，待写入完成后再重建索引。
  • 调整 PostgreSQL 的 work_mem 和 maintenance_work_mem 参数，以提高写入性能。

• 检查网络延迟：

  • 确保 Flink 集群与 PostgreSQL 数据库之间的网络延迟较低。如果延迟较高，可以考虑将两者部署在同一 VPC 内。

2.2 调整 Flink 作业资源配置

• 增加 TaskManager 内存：

  • 如果 TaskManager 出现 OOM，可以通过调整 taskmanager.memory.process.size 参数来增加内存。例如：

  taskmanager.memory.process.size: 4g
  

• 调整并行度：

  • 根据作业的负载情况，适当增加或减少并行度。如果 Sink 节点负载过高，可以尝试增加 Sink 的并行度，分散写入压力。

• 开启自动调优：

  • 开启 Flink 的自动调优功能，动态调整 Source 和 Sink 的并发度。例如：

  SET 'table.optimizer.auto-tuning.enabled' = 'true';
  

2.3 处理反压问题

• 监控反压：

  • 使用 Flink Web UI 监控作业的反压情况，定位具体的瓶颈节点。
  • 如果发现 Sink 节点是主要瓶颈，可以优先优化 Sink 节点的性能。

• 调整 Source 并发度：

  • 如果 Source 节点的并发度过高，可能导致数据积压。可以适当降低 Source 的并发度，使其与 Sink 的处理能力匹配。

2.4 检查 Binlog 消费状态

• 避免 Binlog 清理：

  • 确保 MySQL 的 Binlog 文件在作业运行期间不会被清理。可以通过调整 RDS MySQL 的 Binlog 过期策略来延长保留时间。例如：

  SET GLOBAL binlog_expire_logs_seconds = 86400; -- 保留 24 小时
  

• 重新启动作业：

  • 如果 Binlog 已被清理，需要全新启动作业，并从指定的位点重新消费数据。

3. 其他注意事项

• 避免不兼容的表结构变更：

  • 如果在同步过程中对 MySQL 源表进行了表结构变更，可能会导致作业报错。建议在变更前停止作业，并删除下游表后重新启动同步。

• 启用 CDC Source 复用：

  • 如果作业中有多个 MySQL CDC 源表，建议启用 Source 复用功能，减少对 MySQL 数据库的压力。例如：

  SET 'table.optimizer.source-merge.enabled' = 'true';
  

• 升级 Flink 版本：

  • 如果使用的是较旧版本的 Flink，建议升级到最新版本（如 VVR 8.0.9 及以上），以获得更好的性能和稳定性。

通过上述优化措施，您可以有效缓解 Sink 节点的性能瓶颈，解决反压问题，并确保 Flink 作业的稳定运行。如果问题仍然存在，建议结合 Flink Web UI 的监控数据进一步分析具体瓶颈。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。