Flink CDC里同步近期数据和同步所有数据所花费的时间差不多，不知道有没有什么好的方式？

在使用Flink CDC进行数据同步时，如果发现同步近期数据和同步所有数据所花费的时间差不多，这可能与Flink CDC的工作机制以及配置参数有关。以下是一些优化建议和解决方案，帮助您提升同步效率：

1. 明确同步范围

Flink CDC默认会从MySQL的Binlog起点开始读取全量数据，并结合增量数据进行同步。如果您只需要同步近期数据，可以通过以下方式限制同步范围： - 设置Binlog起始位置：通过配置scan.startup.mode参数，指定从某个时间点或特定的Binlog位置开始同步。例如：

'scan.startup.mode' = 'timestamp',
'scan.startup.timestamp-millis' = '1698739200000' -- 指定时间戳（毫秒）

这样可以避免从最早的Binlog记录开始读取，从而减少不必要的全量数据扫描。

• 过滤表或数据：如果只需要同步部分表或特定条件的数据，可以在SQL中添加过滤条件。例如：

  CREATE TABLE source_table (...) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'table-name' = 'your_table',
    'debezium.snapshot.mode' = 'initial', -- 全量+增量模式
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset' -- 仅同步增量数据
  );
  

2. 优化全量同步性能

如果必须进行全量同步，可以通过以下方式提升性能： - 并行度调整：增加Flink作业的并行度，充分利用计算资源。例如：

SET parallelism.default = 8; -- 根据集群资源调整并行度

并行度的设置应根据源数据库的负载和目标存储的写入能力进行权衡。

• 分批次读取：对于大表，可以通过分批次读取的方式减少单次扫描的压力。例如，使用split.size参数控制每次读取的数据量：

  'debezium.snapshot.fetch.size' = '10000' -- 每次读取10000条记录
  

3. 增量同步优化

如果您的需求是实时同步近期数据，建议专注于增量同步，避免全量扫描： - 启用增量模式：通过设置scan.startup.mode为latest-offset，仅同步最新的增量数据：

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

这种方式适用于不需要历史数据的场景。

• 调整Binlog读取参数：优化Binlog读取的批量大小和重试策略，以提高增量同步的效率。例如：

  'binlog.batch.read.size' = '500', -- 每次读取500条Binlog记录
  'binlog.max.retry.times' = '5',   -- 最大重试次数
  'binlog.retry.interval.ms' = '1000' -- 重试间隔（毫秒）
  

4. 目标端优化

Hologres作为目标存储时，也可以通过以下方式优化写入性能： - 自动建表：确保Flink能够自动在Hologres上创建表，避免手动干预。如果表已存在，Flink会根据目标库和表信息进行映射。 - 字段类型匹配：注意Hologres不支持更改列类型，如果字段类型不匹配，会导致写入失败。因此，在同步前需确保源表和目标表的字段类型一致。

5. 监控与调优

• 监控同步进度：通过Flink Web UI或日志监控同步任务的进度，识别瓶颈所在。
• 调整资源分配：根据任务的实际负载，动态调整Flink集群的资源配置（如TaskManager内存、CPU核数等）。

总结建议

• 如果只需要同步近期数据，建议通过scan.startup.mode参数限制同步范围，避免全量扫描。
• 对于全量同步，优化并行度和分批次读取策略，提升性能。
• 增量同步时，启用latest-offset模式，并调整Binlog读取参数。
• 目标端Hologres需确保字段类型匹配，避免写入失败。

通过以上优化措施，您可以显著减少同步时间，同时满足业务需求。