问一个问题哈,flink cdc多并行度的时候,怎么才可以保证顺序?
在 Flink CDC 中,当设置多并行度时,数据的顺序处理可能会受到影响。这是因为多个并行任务并行处理数据,并且数据到达的顺序可能无法保证。
如果你需要保证数据的顺序处理,有以下几种方法可以尝试:
使用单并行度:将 Flink CDC 作业的并行度设置为 1,这样只会有一个任务处理数据,确保了数据的顺序处理。但这也会限制作业的吞吐量和并行处理能力。
使用时间属性进行分区:如果你的数据流中有时间属性(例如事件时间或处理时间),可以使用 Flink 的 EventTime 或 ProcessingTime 进行分区。通过对数据进行按键分区,确保同一键的数据由同一个任务处理,可以维护某种程度的顺序。
使用有序状态:Flink 提供了有序状态(Ordered State)来保存和管理有序的状态数据。你可以使用有序状态来记录和缓存输入数据,并在处理时进行排序和处理。但请注意,有序状态会增加状态管理的复杂性和内存消耗。
使用全局排序:如果你的应用程序要求完全有序处理,可以考虑使用 Flink 的全局排序功能。全局排序将所有数据发送到单个任务进行排序和处理,以保证数据的全局顺序。然而,这可能会导致性能瓶颈,因为所有数据都需要通过一个任务。
并行和有序是冲突的,多并行度是全量阶段,等于查一遍数据库里面的数据,基本不需要考虑顺序,增量都是1个并行度,结合flink的ckp,有序输出,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”
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