Flink CDC有遇到输入流合并后输出到一个sink 里面去，过一会sink 里面就收不到数据吗？

在使用Flink CDC时，如果遇到输入流合并后输出到一个Sink中，过一段时间Sink收不到数据的情况，可能是由以下几个原因导致的。以下是详细的排查步骤和解决方案：

1. 确认是否存在乱序数据

乱序数据可能导致窗口无法正常触发，从而导致数据无法输出到Sink中。

• 问题描述
  如果输入流中存在乱序数据（例如未来时间戳的数据），可能会导致Watermark计算异常，进而影响窗口的触发条件。

• 排查方法
  使用Print Sink或Log4j方式打印数据源中的数据，检查是否存在乱序数据。

• 解决方案

  • 调整Watermark生成策略，例如设置Watermark = Event Time - 延迟时间，以允许一定程度的乱序。
  • 如果乱序严重，建议重新设计窗口逻辑，确保窗口能够正确处理乱序数据。

2. 检查维表缓存策略

如果作业中使用了维表，维表缓存策略可能会影响数据的正确性。

• 问题描述
  维表缓存策略不当可能导致部分数据被过滤掉，最终导致Sink中无数据写入。

• 排查方法
  检查维表的缓存配置，确认是否设置了合理的缓存刷新策略。

• 解决方案

  • 确保维表缓存策略与业务需求一致。例如，对于实时性要求较高的场景，可以使用LRU或ALL缓存策略。
  • 如果维表更新频繁，建议调整缓存刷新间隔或禁用缓存。

3. 检查并发和分区问题

并发和分区配置不当可能导致部分数据未被处理。

• 问题描述
  如果作业为多并发，但某些并发没有数据流入，会导致这些并发的Watermark始终为初始值（如1970年），从而影响窗口的触发条件。

• 排查方法
  在Flink的Vertex拓扑图中，检查每个Subtask的并发是否有数据流入。

• 解决方案

  • 调整作业并发数，使其小于或等于源表的Shard数，确保所有并发都有数据流入。
  • 如果使用Kafka作为数据源，检查Kafka分区是否有数据分布不均的情况，并调整分区策略。

4. 检查Binlog消费问题

如果使用Flink CDC读取MySQL Binlog，可能存在Binlog消费异常的情况。

• 问题描述
  如果Binlog文件在MySQL服务器上被清理，或者CDC消费速度过慢，可能导致数据无法正常流入Flink作业。

• 排查方法

  • 检查MySQL服务器上的Binlog保留时间，确认是否过短。
  • 查看Flink作业日志，确认是否存在反压或消费延迟。

• 解决方案

  • 增加MySQL Binlog的保留时间，例如设置expire_logs_days=7。
  • 对作业资源进行调优，提升CDC消费速度，避免反压传递到Source端。

5. 检查Sink的写入条件

Sink的写入条件配置不当可能导致数据无法正常写入。

• 问题描述
  如果Sink的批量写入条件（如batchSize、batchCount等）设置过大，而数据量较小时，可能导致数据一直无法满足写入条件。

• 排查方法
  检查Sink的写入参数配置，确认是否合理。

• 解决方案

  • 将批量写入条件的默认值改小，例如将batchSize从1000改为100。
  • 根据实际数据量调整写入参数，确保数据能够及时写入。

6. 检查分布式乱序问题

如果Sink表有主键，可能存在分布式乱序问题。

• 问题描述
  当多个并发向带有主键的表中写入数据时，可能出现分布式乱序问题，导致部分数据未被正确写入。

• 排查方法
  检查Sink表的主键字段和并发度配置。

• 解决方案

  • 设置table.exec.sink.keyed-shuffle参数为FORCE，强制对主键字段进行Hash Shuffle操作，确保相同主键的数据被发送到同一个并发。
  • 确保上游算子能够保证主键字段的顺序性。

7. 检查任务状态和日志

如果以上排查均未发现问题，可以通过任务日志进一步分析。

• 排查方法

  • 在Flink作业日志中查看异常信息，定位具体问题。
  • 检查失效Task Manager的日志，确认是否存在资源不足或其他异常。

• 解决方案

  • 根据日志中的错误信息进行针对性修复。
  • 如果是资源不足问题，增加作业的资源配置或减少并发度。

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决Flink CDC作业中Sink收不到数据的问题。重点需要关注乱序数据、维表缓存策略、并发和分区配置、Binlog消费问题以及Sink写入条件等方面。如果问题仍未解决，建议结合具体的作业日志和运行环境进一步分析。