普通的Flink CDC任务，新加表后重启报状态不兼容，加这个参数会导致原有表重新全量拉取吗？

在Flink CDC任务中，当新增表后重启作业时，如果报状态不兼容的错误，通常是因为新增表的操作导致了状态不兼容。为了解决这个问题，可以通过设置参数来允许以有状态的方式重启作业并继续执行。然而，这种操作可能会对原有表的数据同步行为产生影响。

问题分析

根据知识库中的描述，CDAS功能支持在新增表等变更操作后，可以以有状态的方式重启作业并继续执行。这种方式避免了因状态丢失而导致的额外管理成本。但需要注意的是，这种操作是否会导致原有表重新全量拉取数据，取决于具体的配置和启动模式。

参数与行为关系

1. 启动模式的影响

   • 如果作业的启动模式为initial（默认值），则CDC源表会先进行全量数据拉取，然后再切换到增量数据读取。在这种情况下，新增表后重启作业可能会导致原有表重新进行全量拉取。
   • 如果启动模式为latest-offset或timestamp，则CDC源表会直接从指定的位点或时间戳开始增量读取数据，不会触发全量拉取。

2. 状态兼容性的影响

   • 当新增表后，如果状态不兼容，Flink会尝试丢弃旧的状态并重新初始化。这可能导致原有表的状态被重置，从而触发全量拉取。
   • 如果通过CDAS功能以有状态的方式重启作业，则可以避免状态丢失，但仍需确保新增表的操作不会影响原有表的状态兼容性。

3. 具体参数的作用

   • 在新增表后，如果希望避免全量拉取，可以尝试调整scan.startup.mode参数为latest-offset或timestamp，以跳过全量阶段。
   • 如果必须使用initial模式，则需要评估新增表对原有表状态的影响，并确保Binlog位点未被清理，以支持从上次停止的位置继续消费。

解决方案

为了避免新增表后重启作业导致原有表重新全量拉取，可以采取以下措施： 1. 调整启动模式
- 将scan.startup.mode参数设置为latest-offset或timestamp，以跳过全量拉取阶段。例如： sql 'scan.startup.mode' = 'latest-offset' - 这种方式适用于增量数据同步场景，且能够避免全量拉取带来的性能开销。

1. 启用CDAS功能

   • 使用CDAS功能以有状态的方式重启作业，确保新增表的操作不会影响原有表的状态兼容性。
   • 需要注意的是，CDAS功能要求作业配置支持状态恢复，且新增表的操作不能破坏原有表的状态结构。

2. 检查状态兼容性

   • 在新增表后，评估状态兼容性。如果状态不兼容，可能需要手动清理或调整状态，以避免全量拉取。

3. 优化Binlog配置

   • 确保MySQL服务器上的Binlog未被清理，以便在重启作业时能够从上次停止的位置继续消费。

重要提醒

• 全量拉取的性能影响：如果新增表后触发了全量拉取，可能会对MySQL服务造成较大的查询压力，建议在低峰期执行相关操作。
• 状态管理的重要性：在新增表或修改表结构时，务必评估对下游算子状态的影响，避免因状态不兼容导致作业失败。

通过以上措施，可以有效避免新增表后重启作业导致原有表重新全量拉取的问题，同时确保作业的稳定性和性能。