有使用Flinkcdc同步pg数据的吗，WAL日志无限增长怎么解决的？

Flink CDC确实支持同步PostgreSQL数据库中的数据，你可以使用它来进行实时计算和分析。不过如果在使用中发现WAL日志无限增长的问题，你可以尝试更改PostgreSQL的配置文件，将wal日志方式改为logical。这种方式可以在一定程度上避免WAL日志无限制增长的问题。

需要注意的是，在操作过程中要避免直接删除WAL文件，因为WAL日志是PostgreSQL数据库的重要组成部分，主要用于在数据库重新启动时通过事务日志避免由于异常宕机导致还没有写入磁盘的数据丢失。如果直接删除可能对数据安全造成影响。

当使用Flink CDC来同步PostgreSQL数据时，WAL（Write-Ahead Log）日志可能会无限增长，导致磁盘空间耗尽。这个问题的解决方法通常涉及以下几个方面：

1. 调整WAL日志保留策略：在PostgreSQL中，你可以通过调整wal_keep_segments和max_wal_size等参数来控制WAL日志的大小和保留时间。适当地配置这些参数可以限制WAL日志的增长速度。例如，将max_wal_size设置为较小的值可以使WAL日志更快地被清理。

2. 优化CDC任务的水位线设置：在Flink CDC任务中，可以通过调整水位线（watermark）的生成和推进机制来控制数据的处理速度。合理设置水位线可以避免任务过于滞后，从而减少WAL日志的增长。确保CDC任务能够及时消费和处理WAL日志。

3. 增加Flink任务的并行度：通过增加Flink CDC任务的并行度，可以提高数据处理的速度。这样可以减少WAL日志的积压，并使数据更快地被同步和清理。

4. 定期备份和清理WAL日志：你可以定期备份并清理WAL日志，以释放磁盘空间。备份WAL日志可以用于紧急恢复，而清理过时的WAL日志可以减少磁盘空间占用。

在使用Flink CDC同步PostgreSQL（PG）数据时，如果遇到WAL日志无限增长的问题，可以尝试以下几种解决方法：

1. 调整wal_keep_segments：增加wal_keep_segments参数的值，这将控制数据库保留多少个WAL段文件。每个WAL段默认大小为16MB，因此增大这个参数会提供更多的空间来缓存WAL日志。

2. 启用WAL归档：设置WAL归档可以帮助清理旧的日志，因为一旦WAL段被归档到其他存储中，它们就可以从主服务器上删除。

3. 调整Flink CDC的上报位点间隔：通过修改Flink CDC任务的配置，例如在DataWorks中，您可以调整上报位点的间隔，以控制WAL日志的增长速度。

4. 优化表结构变更策略：如果表结构变更频繁，可能会导致Flink CDC无法找到相应的复制标识索引（replica identity index）。确保对表结构进行管理，避免频繁变更，并且在变更后及时更新CDC任务的配置。

5. 监控和调整Flink CDC任务：定期检查Flink CDC任务的状态和性能指标，如吞吐量、延迟等。根据需要调整并发度和资源分配，以确保任务能够有效处理流数据。

6. 评估连接器和插件版本：确保使用的Flink CDC插件或连接器与目标数据库版本兼容，并且是最新的稳定版本。有时候问题可能是由于使用了过时或者不稳定的软件包造成的。

7. 采用更优的数据清洗策略：考虑在源端或者目标端对数据进行过滤或者预处理，减少不必要的数据传输，从而降低WAL日志的生成速度。

8. 扩容磁盘空间：虽然这不是长久之计，但在紧急情况下，可以暂时增加磁盘空间来应对WAL日志的快速增长。

最好是定期清理下，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”