Flink CDC中我自定义的udaf函数，为什么只有+I的数据可以做统计？

在Flink CDC中，自定义UDAF函数只对I（Insert）类型的数据进行统计，而未对U（Update）和-U（Delete）类型的数据进行聚合，可能是由于以下几个原因导致的。以下是排查问题的具体步骤和解决方案：

1. 检查UDAF实现是否支持Retract机制

Flink CDC源表会生成三种类型的数据变更事件：I（插入）、U（更新前数据）、-U（更新后数据）。为了正确处理这些事件，UDAF需要支持Retract机制，即能够处理撤回（retract）和更新操作。

排查方法：

• 检查您的UDAF代码是否实现了retract方法。如果未实现该方法，Flink无法正确处理U和-U类型的数据。
• 示例代码中，accumulate方法用于处理新增数据，而retract方法用于处理撤回数据。例如：

public void retract(Accumulator acc, InputType value) {
    // 处理撤回逻辑，例如从累加器中移除对应值
    acc.sum -= value;
}

解决方案：

确保您的UDAF类中实现了retract方法，并在其中正确处理撤回逻辑。如果未实现retract方法，Flink默认不会对U和-U类型的数据进行处理。

2. 确认CDC源表的Changelog模式

Flink CDC源表默认以Changelog模式输出数据变更事件。如果您的作业未正确配置Changelog模式，可能导致U和-U类型的数据被忽略。

排查方法：

• 检查CDC源表的DDL定义，确保启用了Changelog模式。例如：

CREATE TABLE source_table (
    id BIGINT,
    value BIGINT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-hostname',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table'
);

• 确保下游的聚合操作能够正确消费Changelog流。

解决方案：

如果未启用Changelog模式，请在CDC源表的DDL中显式声明。此外，您可以通过打印中间结果表来验证数据流是否包含U和-U类型的数据。

3. 验证SQL语句中的GROUP BY逻辑

在使用UDAF时，GROUP BY字段的选择会影响聚合结果。如果GROUP BY字段未正确设置，可能导致部分数据未被正确分组。

排查方法：

• 检查SQL语句中是否正确使用了GROUP BY。例如：

INSERT INTO result_table
SELECT 
    user_id, 
    my_udaf(status) AS aggregated_status
FROM source_table
GROUP BY user_id;

• 确保GROUP BY字段与业务逻辑一致。如果GROUP BY字段不匹配，可能导致部分数据未被聚合。

解决方案：

根据业务需求调整GROUP BY字段，确保所有相关数据都能被正确分组。

4. 检查MiniBatch优化配置

Flink SQL支持MiniBatch优化，这可能会影响聚合结果的输出频率和内容。如果启用了MiniBatch优化，可能导致部分中间结果未及时输出。

排查方法：

• 检查Flink作业的配置文件或SQL语句中是否启用了MiniBatch优化。例如：

SET table.exec.mini-batch.enabled=true;
SET table.exec.mini-batch.allow-latency=5s;
SET table.exec.mini-batch.size=1000;

• 如果启用了MiniBatch优化，尝试关闭该功能以观察聚合结果是否正常。

解决方案：

如果问题与MiniBatch优化相关，可以尝试关闭MiniBatch优化，或者调整其参数以适应业务需求。

5. 调试和验证数据流

通过打印中间结果表，验证数据流中是否包含U和-U类型的数据。

排查方法：

• 在SQL语句中添加一个临时的结果表，用于打印中间数据。例如：

CREATE TEMPORARY TABLE print_table (
    id BIGINT,
    value BIGINT,
    op STRING -- 数据变更类型：I、U、-U
) WITH (
    'connector' = 'print'
);

INSERT INTO print_table
SELECT 
    id, 
    value, 
    op
FROM source_table;

• 观察打印结果，确认数据流中是否包含U和-U类型的数据。

解决方案：

如果数据流中缺少U和-U类型的数据，可能是CDC源表配置或数据同步链路存在问题。请检查CDC源表的配置和网络连通性。

6. 示例实现

以下是一个简单的UDAF实现，支持I、U和-U类型的数据聚合：

public class MyUDAF extends AggregateFunction<Long, MyUDAF.Accumulator> {

    public static class Accumulator {
        public long sum = 0;
    }

    @Override
    public Long getValue(Accumulator acc) {
        return acc.sum;
    }

    @Override
    public Accumulator createAccumulator() {
        return new Accumulator();
    }

    public void accumulate(Accumulator acc, long value) {
        acc.sum += value; // 处理新增数据
    }

    public void retract(Accumulator acc, long value) {
        acc.sum -= value; // 处理撤回数据
    }
}

在SQL中注册并使用该UDAF：

CREATE TEMPORARY FUNCTION my_udaf AS 'com.example.MyUDAF';

INSERT INTO result_table
SELECT 
    user_id, 
    my_udaf(value) AS aggregated_value
FROM source_table
GROUP BY user_id;

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决Flink CDC中UDAF未正确处理U和-U类型数据的问题。重点在于： 1. 确保UDAF实现支持retract方法； 2. 验证CDC源表的Changelog模式； 3. 检查SQL语句中的GROUP BY逻辑； 4. 调试数据流以确认数据完整性。

如果问题仍未解决，请提供更多上下文信息（如UDAF代码、SQL语句等），以便进一步分析。