有人了解Flink CDC这个吗？

在使用Flink CDC时，如果发现source发送的数据条数总是sink写入的条数的两倍，这通常与Flink CDC的底层机制以及数据流处理逻辑有关。以下是可能的原因及解决方案：

1. 数据变更事件的重复记录

Flink CDC通过捕获数据库的Binlog（如MySQL的Binlog）来获取数据变更事件。这些事件包括INSERT、UPDATE和DELETE操作。对于UPDATE操作，Flink CDC会生成两条记录： - 一条表示旧值（即更新前的数据）。 - 一条表示新值（即更新后的数据）。

这种行为是Flink CDC的默认设计，目的是为了支持下游系统对数据变更的完整追踪。

解决方案

• 如果下游系统不需要区分旧值和新值，可以通过配置过滤掉旧值记录。例如，在Flink SQL中可以设置'debezium.snapshot.mode' = 'initial'或调整'scan.incremental.snapshot.enabled'参数以优化数据读取逻辑。
• 在Sink端进行去重处理，确保只保留新值记录。

2. 数据流中的重复计算

在Flink作业中，如果算子链（Operator Chaining）未正确配置，可能会导致数据在流处理过程中被重复计算。例如： - Source算子和Sink算子未正确分割，导致数据在拓扑图中被多次处理。 - 数据流中存在不必要的shuffle或rebalance操作，导致数据被重复分发。

解决方案

• 检查Flink作业的拓扑结构，确保Source和Sink算子独立运行。可以在运维中心 > 作业运维页面，为目标作业添加以下参数配置：

  pipeline.operator-chaining: 'false'
  

  这将禁用算子链，避免数据被重复处理。

• 确保数据流中没有多余的shuffle操作。如果使用了keyBy或rebalance，请检查其必要性。

3. Sink端的写入模式问题

Flink Sink端的写入模式（如upsert或insert）可能会影响最终写入的数据量。例如： - 如果Sink端配置为upsert模式，且主键冲突频繁发生，可能会导致部分数据被覆盖或重复写入。 - 如果Sink端未正确处理CDC事件（如未区分INSERT和UPDATE），可能会导致数据条数翻倍。

解决方案

• 检查Sink端的写入模式配置。如果是upsert模式，请确保主键定义正确，并且数据更新逻辑符合预期。例如：

  'sink.operation' = 'upsert'
  

  同时，建议启用异步提交模式以提高性能：

  upsertAsyncCommit: true
  

• 如果Sink端不支持CDC事件的完整处理，可以考虑在Flink作业中对数据进行预处理，确保只传递必要的变更记录。

4. 数据源复用导致的重复消费

在某些场景下，多个Flink CDC作业可能会共享同一个数据源（如MySQL Binlog）。如果未正确配置Server ID，可能会导致数据被重复消费。

解决方案

• 确保每个Flink CDC作业的Server ID唯一。如果多个作业需要读取相同的数据源，可以通过配置相同的Server ID实现数据源复用，但需确保逻辑一致。

5. 下游系统的反压问题

如果Sink端存在反压（Backpressure），可能会导致Source端重复读取数据。例如： - Sink算子处理速度较慢，导致Source端无法及时消费Binlog。 - 反压传递到Source端后，Flink CDC可能会重新拉取部分数据。

解决方案

• 检查Flink作业的反压状态。如果发现反压，可以尝试优化Sink端的处理逻辑，或增加Sink端的并行度。例如：

  sink.parallelism: 4
  

• 调整Flink作业的资源分配，确保Source和Sink端的处理能力匹配。

总结

上述问题的根本原因可能涉及Flink CDC的默认行为、数据流处理逻辑或Sink端的写入模式。建议按照以下步骤排查和解决问题： 1. 检查Flink CDC是否生成了重复的变更记录，并根据需求过滤旧值。 2. 确保Flink作业的拓扑结构合理，避免数据被重复计算。 3. 配置Sink端的写入模式，确保数据写入逻辑符合预期。 4. 检查数据源复用和反压问题，优化作业性能。

如果问题仍未解决，建议结合具体的作业日志和拓扑图进一步分析。