Flink的sink表中，处理时间比较早的结果数据晚于处理时间较晚的，导致结果表数据异常，怎么回事？

在Flink的Sink表中，如果处理时间较早的结果数据晚于处理时间较晚的数据插入结果表，导致结果表数据异常，这通常是由于Changelog事件乱序问题引起的。以下是详细的原因分析和解决方案：

原因分析

1. Changelog事件乱序
   Flink在处理流式数据时，会生成一系列的Changelog事件（如INSERT、UPDATE、DELETE）。这些事件可能由于以下原因出现乱序：

   • 数据源本身存在乱序（例如双流Join时，一方数据未通过主键与另一方关联）。
   • 分组聚合或去重操作后，主键的唯一性约束被破坏。
   • 数据经过复杂的转换（如拼接主键列或将多个主键合并为单一字段），导致主键的逻辑顺序与物理顺序不一致。

2. SinkUpsertMaterializer的作用
   为了处理Changelog事件乱序问题，Flink引入了SinkUpsertMaterializer机制。它通过维护一个RowData列表来确保数据按正确的顺序写入结果表。然而，如果未正确配置或使用该机制，可能会导致状态过大或性能下降。

3. 参数配置不当
   如果table.exec.sink.upsert-materialize参数设置为'FORCE'，即使结果表的DDL未指定主键，优化器也会强制插入SinkUpsertMaterializer状态节点。这可能导致不必要的状态膨胀和性能开销。

解决方案

1. 确保主键的唯一性和一致性

• 在定义结果表时，确保主键的唯一性约束未被破坏。例如：

  CREATE TABLE performance_report (
    student_info STRING NOT NULL PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    avg_score DOUBLE NOT NULL
  ) WITH (...);
  

  避免对主键列进行运算（如拼接或多列合并），以防止丢失唯一性约束。

• 如果需要对主键列进行转换，建议在上游算子中完成，并确保转换后的字段仍能保持唯一性。

2. 合理配置table.exec.sink.upsert-materialize参数

• 默认值auto：Flink会根据数据流的特性自动推断是否需要添加SinkUpsertMaterializer。如果作业可以生成正确的输出，建议保持默认值。
• 设置为none：如果确认数据流中不存在乱序问题，可以将参数设置为none，避免使用SinkUpsertMaterializer，从而减少状态开销。
• 设置为force：仅在明确需要强制处理乱序时使用，但需注意可能带来的性能影响。

3. 设置合理的状态TTL

• 如果必须使用SinkUpsertMaterializer，建议为状态设置合理的TTL（Time-To-Live），以避免状态持续增长。例如：

  SET 'table.exec.state.ttl' = '1h';
  

  需要注意的是，TTL设置过短可能导致脏数据残留，而设置过长则会增加状态存储的压力。

4. 增加作业并发度

• 如果SinkUpsertMaterializer的状态过大并影响性能，可以通过增加作业并发度来缓解。例如：

  SET 'parallelism.default' = '4';
  

5. 避免非确定性函数

• 在写入结果表时，避免使用非确定性函数（如CURRENT_TIMESTAMP、NOW）生成列，因为这可能导致SinkUpsertMaterializer的状态异常膨胀。

注意事项

• 状态清理警告：如果消息的DELETE事件与其ADD事件之间的时间间隔超过配置的TTL，Flink会在日志中产生如下警告信息：

  LOG.info(STATE_CLEARED_WARN_MSG);
  

  这表明部分脏数据可能未被正确清理，需检查TTL配置是否合理。

• 版本兼容性：确保使用的Flink版本支持上述参数和功能。例如，实时计算引擎VVR 6.0及以上版本支持更灵活的TTL配置。

通过以上措施，可以有效解决Flink Sink表中因Changelog事件乱序导致的结果表数据异常问题。如果问题仍未解决，建议进一步检查数据流的上下游逻辑，确保数据的一致性和顺序性。