Flink CDC里提交任务的时候，卡死，查日志也没查出哪里报错，要怎么办？

在Flink CDC任务提交时出现卡死且日志未明确报错的情况下，可以按照以下步骤进行排查和解决：

1. 检查资源分配是否充足

• 问题现象：任务提交后卡住，可能是因为资源不足导致任务无法正常启动。
• 排查方法：
  • 检查当前资源队列的剩余资源是否满足任务需求。
  • 查看是否有类似exceeded quota: resourcequota的报错信息。
• 解决方案：
  • 如果资源不足，可以通过增加资源配额或降低作业启动所需的资源来解决问题。

2. 确认网络连通性

• 问题现象：任务卡死可能是由于上下游组件之间的网络连接问题。
• 排查方法：
  • 在启动日志页面查找是否有TimeOut类的报错信息。
  • 确认Flink集群与CDC数据源（如MySQL、Postgres等）之间的网络是否连通。
• 解决方案：
  • 如果存在网络问题，确保Flink集群与数据源处于相同VPC下，并检查安全组规则和白名单配置。

3. 检查CDC配置是否正确

• 问题现象：CDC任务卡死可能与配置错误有关，例如表名、字段类型不匹配等。
• 排查方法：
  • 确认tableList选项是否正确配置，表名需包含数据库名，格式为yourDatabaseName.yourTableName。
  • 检查DDL中定义的字段类型、字段顺序和大小写是否与物理表一致。
• 解决方案：
  • 根据报错提示调整CDC配置，确保字段定义与物理表完全一致。

4. 查看Task Manager和Job Manager日志

• 问题现象：任务卡死但无明显报错，可能需要深入分析日志。
• 排查方法：
  • 在作业日志页面，分别查看Job Manager和Task Managers的日志。
  • 如果有失效的Task Manager，查看其日志以定位问题。
• 解决方案：
  • 根据日志中的异常信息（如Caused by部分）定位根因，并针对性解决问题。

5. 检查Checkpoint和Failover机制

• 问题现象：任务卡死可能与Checkpoint或Failover机制相关。
• 排查方法：
  • 在Checkpoints页签查看是否存在慢Checkpoint或失败的Checkpoint。
  • 检查是否有类似Task did not exit gracefully within 180 + seconds的报错信息。
• 解决方案：
  • 如果是Checkpoint问题，优化Checkpoint配置，例如增加超时时间或调整并行度。
  • 如果是Failover问题，检查自定义函数实现是否存在问题（如close方法阻塞）。

6. 调整日志级别以获取更多信息

• 问题现象：默认日志级别可能不足以定位问题。
• 排查方法：
  • 将日志级别从INFO调整为DEBUG，以获取更详细的日志信息。
• 解决方案：
  • 修改日志级别后重新提交任务，观察日志中是否有新的异常信息。

7. 检查Binlog配置

• 问题现象：CDC任务卡死可能与Binlog配置不正确有关。
• 排查方法：
  • 确认Binlog格式是否为ROW模式，避免使用Mixed或Statement模式。
  • 检查Binlog保留时间是否过短，可能导致数据丢失。
• 解决方案：
  • 将Binlog格式设置为ROW，并延长Binlog保留时间（如7天）。

8. 其他常见问题排查

• Replication Slot问题：
  • 如果使用Postgres CDC，检查是否有Replication slot "xxxx" is active的报错。
  • 解决方案：手动释放slot或配置debezium.slot.drop.on.stop=true。
• Schema不一致问题：
  • 如果有Encountered change event for table xxx.xxx whose schema isn't known to this connector的报错，确认数据库用户权限是否正确。
• GTID问题：
  • 如果有The connector is trying to read binlog starting at GTIDs ...的报错，延长Binlog保留时间或加快处理速度。

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查Flink CDC任务卡死的原因。如果问题仍未解决，建议结合具体日志信息进一步分析，或联系阿里云技术支持团队获取帮助。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。