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

在使用Flink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，可能由以下几个原因导致。以下是详细分析和解决方案：

1. 窗口未触发或乱序数据导致丢弃

如果作业中使用了基于时间的窗口（如Event Time），可能会因为乱序数据或Watermark生成策略不当导致窗口无法触发，从而数据无法输出。

• 问题原因：

  • 如果有乱序数据流入，且其Watermark不在当前窗口的时间范围内，这些数据会被视为迟到数据并被丢弃。
  • Watermark生成策略设置不合理（例如偏移量太小），可能导致窗口迟迟不触发。

• 解决方案：

  1. 检查是否存在乱序数据，可以通过Print Sink或Log4j方式确认。
  2. 根据乱序程度调整Watermark生成策略。例如，定义Watermark = Event time - 延迟时间，以允许一定程度的乱序。
  3. 如果窗口长时间未触发，可以检查是否有数据流入以及Watermark是否正常推进。

2. 并发问题导致Watermark停滞

如果作业是多并发运行，但某些并发没有数据流入，会导致整体Watermark停滞，进而影响窗口触发。

• 问题原因：

  • Flink的Watermark取所有并发中的最小值。如果某个并发无数据流入，其Watermark会停留在初始值（如1970年），导致整体Watermark无法推进。

• 解决方案：

  1. 检查上游Vertex拓扑图中每个Subtask的并发是否有数据流入。
  2. 调整作业并发数，确保并发数小于等于源表Shard数，避免部分并发无数据流入。

3. Kafka分区无数据导致Watermark异常

如果使用Kafka作为源表，且某个分区无数据流入，会影响Watermark的生成，导致基于Event Time的窗口无法触发。

• 问题原因：

  • Kafka分区无数据时，该分区的Watermark不会推进，从而拖慢整体Watermark。

• 解决方案：

  1. 检查Kafka各分区是否有数据流入。
  2. 如果存在空分区，可以调整Kafka分区分配策略，或者通过增加延迟触发窗口计算的方式处理。

4. Sink输出条件未满足

某些下游存储（如HBase、MySQL等）设置了批量写入条件，如果条件未满足，数据可能不会被写入。

• 问题原因：

  • 下游存储的批量写入参数（如batchSize、batchCount等）设置过大，导致数据量不足时无法触发写入。

• 解决方案：

  1. 检查下游存储的批量写入参数配置，适当降低默认值。
  2. 确保数据量较小的情况下也能满足输出条件。

5. 算子链优化导致监控数据丢失

如果作业中只有一个节点（如source直接连接sink），在拓扑图中可能无法看到具体的数据流量。

• 问题原因：

  • Flink默认启用了算子链优化（Operator Chaining），导致source和sink合并为一个节点，无法单独监控数据流量。

• 解决方案：

  1. 在运维中心的部署详情页签中，添加参数pipeline.operator-chaining: 'false'，禁用算子链优化。
  2. 将source和sink拆分为独立的算子，以便在拓扑图中查看数据流向和流量。

6. 社区连接器导致延迟曲线异常

如果使用的是社区版Kafka连接器，可能会出现输入输出延迟曲线异常的问题。

• 问题原因：

  • 社区版连接器未实现延迟曲线汇报逻辑，导致显示异常。

• 解决方案：

  1. 替换为Flink内置的Kafka连接器，确保支持延迟曲线汇报功能。

7. NullPointerException异常

如果TM日志中抛出NullPointerException且无详细错误栈，可能是由于JVM优化导致。

• 问题原因：

  • JVM的OmitStackTraceInFastThrow优化可能导致异常信息丢失。

• 解决方案：

  1. 在部署详情页签的运行参数配置中，添加以下参数以禁用该优化：

     env.java.opts: "-XX:-OmitStackTraceInFastThrow"
     

  2. 重新运行作业以获取完整的错误栈信息。

总结

针对sink收不到数据的问题，建议按照以下步骤排查： 1. 检查是否存在乱序数据，并调整Watermark生成策略。 2. 确认并发是否有数据流入，调整并发数以避免Watermark停滞。 3. 检查Kafka分区是否有数据流入，避免因空分区导致Watermark异常。 4. 检查下游存储的批量写入条件，确保数据能够及时输出。 5. 禁用算子链优化，确保拓扑图中能看到数据流量。 6. 使用Flink内置连接器，避免社区版连接器导致的延迟曲线异常。 7. 配置JVM参数以捕获完整的异常信息。

通过以上方法，可以有效定位并解决sink收不到数据的问题。