flinkcdc 我的代码里面没有去指定这张表，为什么还会去扫描啊？

在使用 Flink CDC 时，如果您的代码中没有明确指定某张表，但仍然扫描了该表，可能与以下几个原因有关。以下是详细分析和解决方法：

1. 配置问题：tableList未正确设置

Flink CDC 的 tableList 参数用于指定需要捕获变更的表。如果您未显式配置 tableList，或者配置错误，可能会导致 Flink CDC 默认扫描数据库中的所有表。

• 解决方法： 确保在构建 Flink CDC Source 时，正确设置了 tableList 参数。例如，针对 SQL Server 数据库，您需要明确指定模式名和表名：

  SqlServerSource.<String>builder()
    .hostname("your-hostname")
    .port(1433)
    .database("your-database")
    .tableList("schema_name.table_name") // 明确指定需要捕获的表
    .username("your-username")
    .password("your-password")
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
    .build();
  

  如果未设置 tableList，Flink CDC 可能会默认扫描整个数据库的所有表。

2. 数据库权限问题

Flink CDC 需要访问数据库的元数据（如表结构信息）以完成初始化操作。如果您的数据库用户权限过高（如拥有全局读取权限），Flink CDC 可能会扫描到未明确指定的表。

• 解决方法： 检查并限制数据库用户的权限，确保其仅对需要捕获变更的表具有访问权限。例如，您可以为用户授予特定表的 SELECT 权限，而不是整个数据库的权限。

3. Debezium 配置问题

Flink CDC 底层依赖 Debezium 进行 Binlog 数据捕获。如果 Debezium 的配置未正确限制扫描范围，也可能导致扫描不必要的表。

• 解决方法： 在 Flink CDC 的配置中，通过 debezium.properties 设置更严格的过滤规则。例如，使用 table.include.list 参数限制捕获的表范围：

  debezium.properties.table.include.list=schema_name.table_name
  

4. 全量阶段的扫描行为

Flink CDC 在全量阶段会读取表的全量数据。即使您未明确指定某些表，如果数据库中有大量表且未正确配置过滤规则，Flink CDC 可能会在全量阶段扫描这些表。

• 解决方法：
  • 确保在全量阶段只读取必要的表。
  • 如果全量阶段读取时间过长，可以增加并发度以加快读取速度：

  scan.incremental.snapshot.enabled=true
  scan.incremental.snapshot.chunk.size=1000
  

5. SQL Server 特殊性

SQL Server 的 CDC 功能依赖于其内置的变更捕获机制。如果 SQL Server 的 CDC 配置未正确限制表范围，Flink CDC 可能会捕获到未指定的表。

• 解决方法：
  • 检查 SQL Server 的 CDC 配置，确保仅对需要捕获变更的表启用了 CDC。
  • 使用以下 SQL 查询确认哪些表启用了 CDC：

  SELECT name, is_tracked_by_cdc FROM sys.tables WHERE is_tracked_by_cdc = 1;
  

  • 如果发现不必要的表启用了 CDC，可以通过以下命令禁用：

  EXEC sys.sp_cdc_disable_table
      @source_schema = 'schema_name',
      @source_name = 'table_name',
      @capture_instance = 'all';
  

6. 日志级别与调试信息

有时，Flink CDC 的日志可能会显示扫描了某些表，但实际上并未真正消费这些表的数据。这可能是由于日志级别较高或调试信息过多导致的误判。

• 解决方法：
  • 调整日志级别，减少不必要的日志输出。
  • 检查 Flink 作业的实际数据流，确认是否真的消费了未指定的表。

总结

为了避免 Flink CDC 扫描不必要的表，请确保以下几点： 1. 正确配置 tableList 参数，明确指定需要捕获变更的表。 2. 限制数据库用户的权限，避免全局扫描。 3. 在 Debezium 配置中使用 table.include.list 参数进行过滤。 4. 检查 SQL Server 的 CDC 配置，确保仅对必要表启用 CDC。 5. 调整日志级别，避免误判。

如果问题仍未解决，建议检查 Flink 作业的拓扑图和日志，进一步定位问题根源。