Flink CDC这是不是太多了 但是好像又只能每个表一个作业？

在使用Flink CDC时，确实可能会遇到每个表需要一个作业的情况，这会导致作业数量过多，增加数据库的压力和管理复杂度。然而，根据知识库中的资料，可以通过以下方法优化和减少作业数量，从而缓解这一问题：

1. 合并多个CTAS语句为一个作业

通过使用STATEMENT SET语法，可以将多个CREATE TABLE AS (CTAS)语句合并为一个作业提交。这种方式能够复用同一个Source节点读取多张业务表的数据，从而减少对数据库的连接数和读取压力。

示例代码：

USE CATALOG holo;

BEGIN STATEMENT SET;

-- 同步分库分表数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user
AS TABLE mysql.`user_db[0-9]+`.`user[0-9]+`
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

-- 同步TPCDS库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS holo_tpcds
AS DATABASE mysql.tpcds INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

-- 同步TPCH库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS holo_tpch
AS DATABASE mysql.tpch INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

END;

重要提示： - 需要确保这些Source表的OPTIONS配置完全一致，才能成功合并并复用Source节点。 - 这种方式特别适用于MySQL CDC场景，可以显著减少server-id的使用和数据库连接数。

2. 整库同步到Kafka进行解耦

如果源表数量较多，直接通过Flink CDC读取MySQL Binlog会导致数据库压力过大。可以通过将表同步到Kafka消息队列中，再由Flink消费Kafka中的数据来实现解耦。

操作步骤： 1. 使用工具（如Debezium）将MySQL整库的数据同步到Kafka。 2. 在Flink中消费Kafka中的数据，避免直接连接MySQL读取Binlog。

优点： - 减少对MySQL的直接压力。 - 提高系统的扩展性和容错能力。

3. 使用CDAS语句实现整库同步

Flink支持通过CREATE DATABASE AS (CDAS)语句实现整库同步。这种方式可以将整个数据库的所有表同步到目标系统，而无需为每张表单独创建作业。

示例代码：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS holo_tpcds
AS DATABASE mysql.tpcds INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

新增表支持： - 如果源库新增表，可以通过开启table.cdas.scan.newly-added-table.enabled参数，并从作业快照重启，捕获新增表并进行同步。

4. 正则表达式匹配多张表

对于分库分表的场景，可以通过table-name选项指定正则表达式来匹配多张表，从而减少作业数量。

示例配置：

'table-name' = 'user_\d+'

注意事项： - 如果正则表达式包含逗号，需要用竖线（|）运算符改写。例如：

'table-name' = '(mytable_\d{1}|mytable_\d{2})'

5. 调整并发控制以提高效率

Flink MySQL CDC连接器支持多并发读取全量数据，能够提高数据加载效率。同时，在增量阶段可以通过Autopilot自动调优功能实现资源缩容。

操作建议： - 在实时计算开发控制台的基础模式或专家模式中设置作业的并发数。 - 基础模式设置的是全局并发数，专家模式支持按需为某个VERTEX设置并发数。

6. 跳过Snapshot阶段

如果不需要读取全量数据，可以通过scan.startup.mode参数跳过Snapshot阶段，直接从变更数据开始读取。

配置示例：

'scan.startup.mode' = 'latest-offset'

可选值： - earliest-offset：从最早可用的Binlog位点消费。 - latest-offset：从最新的Binlog位点消费。 - timestamp：从指定时间戳消费。 - specific-offset：从指定的Binlog位点消费。

7. 其他优化建议

• 复用Server ID：为每个MySQL CDC源表配置相同的server-id，可以实现数据源的复用，进一步减小数据库压力。
• 合理设置Checkpoint间隔：如果Checkpoint间隔时间过大，可能导致作业卡住。建议根据业务需求设置合理的Checkpoint间隔时间。

总结

通过上述方法，您可以有效减少Flink CDC作业的数量，降低数据库压力，并提升系统的整体性能。具体选择哪种方案，取决于您的业务需求和场景特点。例如： - 如果需要整库同步，推荐使用CDAS语句。 - 如果需要处理分库分表，推荐使用正则表达式匹配或多CTAS语句合并。 - 如果数据库压力较大，推荐将数据同步到Kafka进行解耦。

希望以上内容能帮助您更好地优化Flink CDC作业！