Flink CDC里大佬们知道oraclecdc时可以配置什么让他的速率快点？

Oracle CDC（Change Data Capture）在处理全量数据时性能较慢，而增量数据的写入速度较快，这是由于其底层架构和日志解析机制决定的。为了提升Oracle CDC的速率，您可以从以下几个方面进行优化配置和调整：

1. 优化LogMiner的使用

Oracle CDC依赖于Oracle LogMiner来解析归档日志和在线日志，但LogMiner的解析过程本身较为耗时。以下是一些优化建议： - 限制表名和列名长度：确保需要采集的表名和列名长度不超过30个字符，避免因LogMiner限制导致任务失败。 - 减少日志范围：通过合理设置startScn和endScn，缩小LogMiner分析的日志范围，从而减少不必要的日志加载和解析。 - 启用并行解析：如果硬件资源允许，可以尝试增加Flink任务的并行度（parallelism.default），以提高日志解析效率。

2. 调整数据库配置

Oracle数据库的配置对CDC性能有直接影响，以下是一些关键配置建议： - 开启ARCHIVELOG模式：确保自建Oracle数据库已开启归档模式（ARCHIVELOG），以便支持增量数据捕获。 - 启用补充日志（Supplemental Logging）： - 开启主键补充日志：ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (PRIMARY KEY) COLUMNS; - 开启唯一索引补充日志：ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (UNIQUE INDEX) COLUMNS; 这些配置有助于LogMiner更高效地解析变更数据。 - 优化Redo Log大小：适当增大Redo Log文件的大小，减少日志切换频率，从而降低LogMiner的解析压力。

3. 优化Flink任务配置

Flink作为CDC任务的执行引擎，其配置对性能也有显著影响。以下是一些关键参数的调整建议： - Checkpoint间隔：设置合理的Checkpoint时间间隔（execution.checkpointing.interval），推荐值为10秒。过短的间隔可能导致频繁的检查点操作，影响性能。 - 并行度设置：根据集群资源情况，适当增加Flink任务的并行度（parallelism.default），以充分利用多核CPU资源。 - 过滤不需要的表：通过excluding-tables参数排除不需要同步的表，减少数据处理量。

4. 分批处理全量数据

对于全量数据同步，建议采用分批处理的方式，避免一次性加载过多数据导致性能瓶颈： - 分库分表：将大表拆分为多个小表，分别进行同步。 - 分批次同步：通过设置startScn和endScn，将全量数据分成多个批次逐步同步，减少单次任务的数据量。

5. 使用Dataphin实时集成

如果当前使用的CDC工具性能不足，建议考虑使用阿里云的Dataphin实时集成服务。Dataphin在部分大数据量场景下表现良好，其核心原理包括： 1. 获取每次读取的startScn和endScn。 2. 加载包含startScn的所有归档日志和在线日志。 3. 调用DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR进行日志分析。 4. 从V$LOGMNR_CONTENTS中读取解析后的CDC数据。

尽管LogMiner的解析过程仍然存在性能瓶颈，但Dataphin通过优化日志加载和解析流程，能够在一定程度上提升整体性能。

6. 排查权限问题

Oracle CDC的许多问题可能与权限配置有关，尤其是在CDB（容器数据库）模式和非CDB模式下，权限要求有所不同。请确保以下权限已正确配置： - 查询用户权限：

SELECT * FROM DBA_SYS_PRIVS WHERE GRANTEE = 'C##DBZUSER';
SELECT TABLE_NAME FROM DBA_TAB_PRIVS WHERE GRANTEE = 'C##DBZUSER';

• 切换CDB和PDB容器：

  ALTER SESSION SET CONTAINER = CDB$ROOT;
  

如果权限配置不正确，可能会导致日志无法正常解析或数据无法读取。

总结

通过以上优化措施，您可以有效提升Oracle CDC的性能，特别是在全量数据同步场景下。重点包括优化LogMiner使用、调整数据库配置、优化Flink任务参数以及分批处理全量数据。如果现有工具仍无法满足需求，建议尝试使用阿里云的Dataphin实时集成服务。

希望这些建议能帮助您解决问题！