Flink CDC这种join，延迟比较高，有没有什么方案能降低延迟的呢，现在大概10几秒？

在Flink CDC场景中，如果Join操作导致延迟较高（如当前延迟为十几秒），可以通过以下方案进行优化。这些方案基于知识库中的内容进行了整理和总结：

1. 优化数据拉取与处理性能

• 检查currentFetchEventTimeLag和currentEmitEventTimeLag指标
  根据监控指标说明，currentFetchEventTimeLag表示从Binlog读取数据的延迟，而currentEmitEventTimeLag表示作业处理数据的延迟。如果这两个指标数值偏高，可能的原因包括：

  • 数据拉取能力不足（网络I/O或并发数限制）。
  • 作业处理能力不足（算子性能瓶颈）。
    解决方案：
  • 增加Source端的并发度，提升数据拉取能力。
  • 检查是否存在反压问题，并定位反压源头（详见“如何排查作业反压问题”部分）。

• 调整Debezium参数以加速增量数据读取
  在MySQL CDC连接器中，可以通过调整Debezium相关参数来优化Binlog解析性能。例如：

  'debezium.max.queue.size' = '162580',
  'debezium.max.batch.size' = '40960',
  'debezium.poll.interval.ms' = '50',
  'scan.only.deserialize.captured.tables.changelog.enabled' = 'true',
  'scan.parallel-deserialize-changelog.enabled' = 'true'
  

  这些参数可以减少Binlog解析的延迟，从而降低整体作业延迟。

2. 启用Mini-Batch机制

• 开启Mini-Batch优化
  Mini-Batch机制通过批量处理数据来减少状态访问频率，从而提升吞吐量并降低延迟。建议在作业配置中添加以下参数：

  table.exec.mini-batch.enabled: true
  table.exec.mini-batch.allow-latency: 5s
  

  注意：实时计算引擎VVR已对Mini-Batch机制进行了优化，建议不设置table.exec.mini-batch.size参数。

3. 解决数据热点问题

• 开启PartialFinal优化
  如果Join操作中存在COUNT DISTINCT等热点问题，可以通过开启table.optimizer.distinct-agg.split.enabled参数来优化：

  table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true
  

  该参数会将COUNT DISTINCT操作拆分为Partial和Final两阶段，从而缓解热点问题。

• 启用State KV分离优化
  对于双流Join类型的作业，建议开启State KV分离优化功能。该功能在实时计算引擎VVR 6.0.1及以上版本中默认支持，可以通过以下参数显式控制：

  table.exec.join.kv-separate: AUTO
  

  开启后，可以显著提升双流Join作业的性能，典型场景下性能提升可达40%以上。

4. 优化异步Lookup Join

• 启用有序模式
  如果Join操作涉及异步Lookup，建议根据业务需求选择合适的异步模式：
  • 有序模式：保持流的顺序，适用于需要基于更新键处理顺序的场景。
  • 无序模式：异步请求完成后立即发出结果，适用于对顺序无要求的场景。
    可以通过以下参数启用有序模式：

  table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled: true
  

  应用场景：当流上相同更新键的消息量较少时，该优化可以保证基于更新键的数据处理顺序。

5. 增加资源与并发度

• 提升TaskManager资源
  如果CPU或内存资源不足，可能会导致延迟增加。可以通过以下方式优化：
  • 增加TaskManager的CPU和内存资源。
  • 调整作业的并发度，确保每个SubTask都能高效运行。 注意：在调整并发度时，需确保并发数不超过源表Shard数，否则可能导致个别并发无数据流入，进而影响Watermark生成。

6. 避免使用SinkUpsertMaterializer

• 如果作业中存在SinkUpsertMaterializer算子并且状态较大，可能会影响读取性能。建议：
  • 增加作业并发度。
  • 避免使用SinkUpsertMaterializer算子。 注意：去掉SinkUpsertMaterializer算子时，需要无状态启动，因为作业拓扑发生改变，原有状态可能无法兼容。

7. 其他优化建议

• 合理设置Watermark策略
  如果数据乱序严重，可能导致窗口计算延迟。可以通过调整Watermark生成策略来处理乱序数据。例如：

  Watermark = Event time - 5s
  

  注意：建议以整天整时整分开窗求聚合，避免因乱序严重而导致数据丢失。

• 检查网络I/O和上游系统
  如果currentFetchEventTimeLag较高，可能是网络I/O或上游系统的问题。建议检查网络带宽和上游系统的处理能力。

通过上述优化方案，您可以有效降低Flink CDC Join操作的延迟。具体优化效果需结合实际作业场景和监控指标进行验证。