FlinkCDC里Mysql 视图有没有遇到多个source,一个sink的时候，sink会少数据？

在使用 Flink CDC 读取 MySQL 数据时，如果遇到多个 Source 表（例如基于 MySQL 视图）写入一个 Sink 的场景，可能会出现 Sink 数据丢失的情况。以下是可能的原因分析及解决方案：

1. 数据丢失的可能原因

1.1 视图的数据一致性问题

MySQL 视图本质上是一个虚拟表，其数据是基于底层表动态计算生成的。如果视图依赖的底层表发生了变更（如删除、更新等操作），而这些变更未被正确捕获或同步到视图中，可能导致数据不一致。

1.2 多个 Source 的合并逻辑问题

当多个 Source 表（包括视图）写入同一个 Sink 时，Flink 的 DML 语句需要明确指定如何合并数据。如果未正确处理多个 Source 的数据流（如未对齐字段、未处理重复数据等），可能导致部分数据被覆盖或丢失。

1.3 并发与反压问题

在增量阶段，Flink CDC 通过解析 Binlog 获取变更数据。如果下游 Sink 出现反压（如写入速度较慢），可能导致上游 Source 数据积压甚至丢失。

2. 解决方案

2.1 确保视图数据的完整性

• 检查视图依赖的底层表是否完整捕获了所有变更数据。
• 如果视图涉及复杂的计算逻辑，建议直接基于底层表构建 Source，避免因视图逻辑导致数据丢失。

2.2 明确多 Source 合并逻辑

• 在 DML 语句中，确保多个 Source 的字段数量、字段顺序、字段类型与 Sink 表一致^[3]</>。
• 如果多个 Source 存在重复数据，可以通过设置主键或幂等性操作来避免数据覆盖。例如：

  INSERT INTO sink_table
  SELECT * FROM source1
  UNION ALL
  SELECT * FROM source2;
  

2.3 开启 Source 复用功能

• 如果多个 Source 表来自同一个 MySQL 实例，建议开启 Source 复用功能以减少数据库压力，并优化 Binlog 读取效率[4]</>。

  SET 'table.optimizer.source-merge.enabled' = 'true';
  

• 注意：开启 Source 复用后，需确保作业无状态启动，否则可能导致拓扑改变或数据丢失^[4]</>。

2.4 调整反压与资源分配

• 检查下游 Sink 是否存在反压问题。如果存在，可通过以下方式优化：
  • 增加 Sink 并发度。
  • 调整 TaskManager 和 JobManager 的内存配置。
  • 避免将 pipeline.operator-chaining 设置为 false，以减少序列化开销^[4]</>。

2.5 使用虚拟列区分操作类型

• 如果需要区分不同 Source 的数据操作类型（如插入、更新、删除），可以使用 op_type 虚拟列进行标记[6]</>。例如：

  CREATE TABLE mysql_source (
  id BIGINT,
  name STRING,
  op_type STRING METADATA FROM 'op_type' VIRTUAL
  ) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  ...
  );
  

3. 验证与监控

• 验证数据完整性：在 Sink 表中检查数据是否完整，尤其是多 Source 合并后的数据。
• 监控作业状态：通过 Flink Web UI 监控作业的反压情况、Source 和 Sink 的吞吐量，及时发现潜在问题。

4. 重要提醒

• 视图的局限性：视图的数据是动态生成的，可能存在延迟或不一致的情况，建议优先使用底层表作为 Source^[1]</>。
• Source 复用的限制：在 VVR 8.0.8 及 8.0.9 版本中，开启 Source 复用时需额外设置 SET 'sql-gateway.exec-plan.enabled' = 'false'^[4]</>。
• Binlog 保留时间：确保 MySQL 的 Binlog 保留时间足够长（如 7 天），以避免因日志清理导致数据丢失