flink cdc 导致GC超时 tm 心跳丢失 这个问题有处理办法么 ？

关于自定义ScanTableSource以支持批处理模式，若要使其仅支持批处理模式，您可以重写isBounded()方法返回true，并确保scan()方法返回一个BatchTableSource实例而不是StreamTableSource。这样，Flink将能正确识别该表源为批处理模式，遇到的“Querying an unbounded table in batch mode is not allowed”错误，这表明尝试在批处理作业中查询一个不支持批处理的流式表源。要解决这个问题，您需要确保您的表源是有界的，并且正确实现了批处理模式所需的方法和返回类型，还有有Flink的批处理模式专注于处理有界数据集，并且重点在于提供高吞吐量的数据处理。在这种模式下，作业通常由多个阶段组成，这些阶段可以并行执行以提高资源利用率。而流处理作业则需要预先分配所有资源，以确保所有子任务能够同时部署并运行

参考文档

Apache Flink CDC (Change Data Capture) 导致 GC (Garbage Collection) 超时以及 TaskManager (TM) 心跳丢失的问题时，这通常与数据量过大、状态管理不当或者资源配置不足有关。接下来我会针对这两个问题分别给出一些建议。

关于 GC 超时导致 TM 心跳丢失
增加 JVM 堆内存:
确保 Flink 的 TaskManager 有足够的堆内存来处理数据。可以通过调整 taskmanager.memory.fraction 和 taskmanager.memory.size 配置项来增加分配给 Flink 任务的内存。
优化状态后端:
如果您使用的是 RocksDB 状态后端，可以尝试优化其配置，比如减少写放大、增加缓存大小等。
可以考虑使用更高效的状态后端，比如 FsStateBackend 或 MemoryStateBackend，如果它们满足您的需求的话。
减小状态大小:
尝试减少状态的大小，比如通过减少键的数量或使用更有效的编码方式。
定期清理不再需要的状态数据。
优化检查点配置:
减少检查点之间的间隔，以避免大量数据积累。
考虑使用增量检查点来降低状态的大小。
调整 GC 参数:
调整 JVM 的 GC 参数，比如使用 -XX:+UseG1GC 或者其他适合大规模数据处理的 GC 策略。
监控和调优:
监控 GC 活动并分析 GC 日志，了解 GC 的行为。
使用工具如 JVisualVM 或 VisualVM 来分析内存使用情况。
关于自定义 ScanTableSource 支持批处理模式
您提到的错误表明您试图在一个批处理作业中查询一个流式表源，而该表源不支持批处理模式。为了使您的自定义 ScanTableSource 只支持批处理模式，您可以重写 isBounded() 方法返回 true，并且确保 scan() 方法返回一个 BatchTableSource 而不是 StreamTableSource。

这里是一个简化的示例：
您需要确保您的 MyCustomBatchTableSource 类实现了 BatchTableSource 接口，并且在 scan() 方法中返回一个 BatchTableSource.Scan 实例。这将允许 Flink 正确地识别该表源为批处理模式。

根据你提供的信息似乎你的ScanTableSource正在返回一个无限流（unbounded stream），这导致了错误："Querying an unbounded table 'default_catalog.default_database.test1' in batch mode is not allowed. The table source is unbounded."要解决这个问题，请确保你的ScanTableSource实现正确地限制了数据量或时间范围，以使其成为有限的（bounded）数据源。你可以通过以下方式来做到这一点：

限制查询结果的数量：
确保你的API接口有一个参数可以用来限制返回的结果数量。然后，在你的ScanTableSource实现中使用这个参数来限制结果的数量。
基于时间范围进行限制：
如果你的API接口是基于时间戳进行查询的，那么请确保你的ScanTableSource实现能够接受一个时间范围作为输入，并将此范围传递给API请求。
分页处理：
如果你的API接口不提供直接的限制方法，你可以考虑使用分页机制。每次调用API时，只获取一定数量的结果，然后在下一次迭代中继续获取剩余的结果，直到达到预期的限制。

检查JobManager（JM）和TaskManager（TM）的内存配置是否充足。频繁的GC活动可能是由于内存不足导致的。如存在高频GC或长时间GC问题，建议增加JM和TM的内存配置

参考文档

Querying an unbounded table 'default_catalog.default_database.test1' in batch mode is not allowed 错误，因为 Flink CDC 连接器默认处理的是无界流数据，而查询尝试在批处理模式下执行，这是不兼容的。可以尝试切换到流模式处理。

——参考链接。

TaskManager 设置了合适的内存大小。可以通过 -Xmx 和 -Xms 参数设置 JVM 堆内存。
可以通过调整 JVM 的 GC 参数来优化垃圾收集性能，例如使用 G1 垃圾收集器并调整相关参数：
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:G1HeapRegionSize=32M

检查 ScanTableSource 是否有优化空间，比如限制每次读取的数据量。

TM心跳丢失：TM（Task Manager）心跳丢失意味着任务管理器与任务节点之间的通信中断，可能导致任务无法正常执行或数据同步出现问题。解决此问题的方法可能包括检查网络连接，确保消息队列的正常运行，或者调整心跳间隔和重试机制

您提到的Flink CDC（Change Data Capture）导致GC超时、TM心跳丢失以及自定义ScanTableSource相关问题，可能是指在Flink生态系统中的一些特定场景或配置问题。以下是对这些问题的简要分析和可能的解决方法：

1. GC超时和TM心跳丢失：
   • GC超时：这通常是由于垃圾收集器没有足够的时间来清理内存，导致程序运行速度变慢或停止响应。解决此问题的方法可能包括调整JVM参数（如-Xms, -Xmx, -XX:+UseAdaptiveSizePolicy等），优化代码以减少内存使用，或者使用更高效的垃圾收集器策略。
   • TM心跳丢失：TM（Task Manager）心跳丢失意味着任务管理器与任务节点之间的通信中断，可能导致任务无法正常执行或数据同步出现问题。解决此问题的方法可能包括检查网络连接，确保消息队列的正常运行，或者调整心跳间隔和重试机制。
2. 自定义ScanTableSource只支持批处理模式：
   • ScanTableSource：这是一个用于从关系型数据库读取数据的源组件，它通常支持实时和批量两种模式。如果您需要只支持批量模式，那么您可以对ScanTableSource进行定制或扩展，使其仅在特定条件下才支持实时模式。