Flink CDC里这是哪里配置给低了嘛 ？我看了下机器还有内存 cpu也够用，所以是怎么回事？

根据您提供的问题和知识库中的参考资料，以下是可能的原因分析及解决方案：

1. 问题可能原因

Flink CDC作业在运行过程中，即使机器的内存和CPU资源充足，仍可能出现性能瓶颈或异常。以下是一些常见的配置或使用问题可能导致该现象：

1.1 Binlog数据量过大

MySQL的Binlog是实例级别的，记录了整个数据库的所有变更，而不仅仅是Flink CDC作业涉及的表。如果您的MySQL实例中存在大量无关表的变更，Flink CDC连接器需要读取并过滤这些数据，这可能会导致带宽消耗过高。

1.2 Source复用未开启

如果多个Flink作业同时从同一个MySQL实例读取数据，且未开启CDC Source复用，会导致重复读取Binlog数据，进一步增加带宽消耗。

1.3 时区配置问题

如果timestamp字段解析时出现时区偏差（例如相差8小时），可能是由于server-time-zone参数未正确配置，或者自定义序列化器未正确处理时区信息。虽然这不会直接导致性能问题，但可能引发数据处理逻辑错误，间接影响作业性能。

1.4 资源配置不足

尽管您提到机器的内存和CPU资源充足，但如果Flink作业的资源配置（如TaskManager和JobManager的内存、CPU）未合理分配，仍可能导致性能问题。例如： - JobManager内存不足：可能导致频繁GC，进而引发akka.pattern.AskTimeoutException等异常。 - TaskManager内存不足：可能导致任务执行过程中频繁触发垃圾回收（GC），影响吞吐量。

1.5 下游节点反压

如果下游节点处理速度较慢，可能导致反压，进而影响整个作业的性能。可以通过监控指标（如watermarkLag）判断是否存在反压问题。

2. 解决方案

2.1 优化Binlog读取

• 开启CDC Source复用：通过复用CDC Source，避免多个作业重复读取Binlog数据，从而减少带宽消耗。
• 过滤无关表：确保Flink CDC连接器仅读取必要的表变更数据。可以通过配置Debezium或Flink CDC连接器的过滤规则实现。

2.2 检查时区配置

• 确保server-time-zone参数与MySQL服务器时区一致。例如，如果MySQL服务器时区为UTC+8，则应在Flink CDC作业中配置：

  server-time-zone=Asia/Shanghai
  

• 如果使用了自定义序列化器，确保在解析timestamp字段时正确处理时区信息。可以参考RowDataDebeziumDeserializeSchema中的实现。

2.3 调整资源配置

• JobManager资源配置：建议为JobManager分配至少1个CPU核心和4 GiB内存。如果作业规模较大，可适当增加资源配置。
• TaskManager资源配置：根据Slot数量分配资源，建议每个Slot配备1个CPU核心和4 GiB内存。如果磁盘空间不足，可减少每个TaskManager上的Slot数量。

2.4 解决下游反压

• 增加并发数：通过提高下游节点的并发度，缓解处理瓶颈。
• 开启minibatch优化：在下游聚合节点开启minibatch等优化参数，提升处理效率。

2.5 监控与诊断

• 监控指标：通过实时计算Flink版提供的监控指标（如TM CPU Usage、watermarkLag等），定位性能瓶颈。
• GC日志分析：如果怀疑GC问题，可通过分析GC日志确认是否存在高频GC或GC耗时过长的情况。如果确实存在，需增加JM和TM内存。

3. 重要提醒

• 合理配置资源：即使机器资源充足，也需要确保Flink作业的资源配置合理，否则可能导致性能问题。
• 避免过度调优：在调整akka.ask.timeout和heartbeat.timeout等参数时，需按需设置，避免因参数过大导致作业恢复时间变长。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决Flink CDC作业的性能问题。如果问题仍未解决，建议结合具体报错信息和监控指标进一步分析。