在Flink CDC中checkpoint我设置3min他就同步速度很慢？

Flink CDC的checkpoint interval设置与同步速度有直接关系。检查点间隔越小，意味着检查点的频率越高，数据同步的速度在单位时间内会更快，因为检查点能更快地捕获和持久化数据变化。反之间隔时间设置得较长，如3分钟，会导致检查点之间的数据积压，同步速度相对变慢。调整检查点间隔应根据作业的处理能力和数据变化速率来平衡，确保既能保证数据一致性，又不会对作业性能产生过大压力。可参考实时计算 Flink版 检查点和快照超时的诊断方法与调优策略

你设置3分钟肯定慢啊...Checkpoint的设置直接影响到数据一致性和故障恢复的速度，同时也关联着作业的运行效率

当你将 checkpoint 设置为更频繁（如每 3 秒）时，Flink 需要更频繁地保存状态，这可能会占用更多的资源（如内存和磁盘 I/O），从而影响处理速度。
状态大小：

如果 Flink 作业的状态很大，频繁的 checkpoint 会增加状态的保存和恢复开销。这可能导致处理速度变慢。

持久化存储系统的性能也会影响 checkpoint 的速度。如果存储系统（如分布式文件系统或数据库）的写入速度较慢，频繁的 checkpoint 会导致同步速度降低。

3000，是设置3秒钟开启一次checkpoint。而设置成3min自然就很慢了。

——参考链接。

在Flink CDC中，Checkpoint的设置对同步速度有直接影响。您提到的设置“3000”和“3min”分别代表了两种不同的Checkpoint间隔配置。这里首先需要明确一点，Checkpoint间隔越短，意味着Flink会更频繁地创建检查点来保存作业状态，这样在发生故障时可以更快地恢复，减少数据丢失的风险。

相反，当您将Checkpoint间隔设为“3min”（即3分钟），虽然减少了对系统资源的频繁占用，但这也意味着在两次Checkpoint之间，Flink需要维护更多的状态信息在内存中。如果在这段时间内数据量很大，那么在创建Checkpoint时，需要处理和持久化更多的状态数据，这可能导致Checkpoint过程变慢，甚至因Checkpoint超时而失败，进而影响到整个数据同步的速度和稳定性

此外，根据文档建议，对于大规模数据表的全量同步，应适当增大Checkpoint间隔（如设置execution.checkpointing.interval为10分钟）以避免因Checkpoint频繁触发而导致的Failover问题。同时，合理设置execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints来容忍一定程度的Checkpoint失败，也是保障作业稳定性的关键策略之一。

相关链接
Postgres CDC（公测中） 注意事项 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/postgresql-cdc-connector

在Flink CDC中，checkpoint的频率设置会影响作业的性能和同步速度。checkpoint的目的是为了在发生故障时能够恢复状态，保证数据的完整性和一致性。
当您设置checkpoint频率为3000毫秒（即每3秒进行一次checkpoint）时，Flink CDC会频繁地保存状态，这有助于快速恢复状态，但也可能会增加作业的开销，因为频繁的状态保存和恢复需要额外的计算资源和存储空间。
相反，当您将checkpoint频率设置为3分钟时，Flink CDC的checkpoint会间隔更长时间，这意味着在发生故障时，可能会有更多的数据丢失，因为恢复状态时只保存最近一次checkpoint之间的数据。但是，较长的checkpoint间隔可能会提高作业的同步速度，因为它减少了状态保存和恢复的开销。
总的来说，checkpoint的频率设置需要根据您的具体需求和可用资源来调整。较短的checkpoint间隔可以提高故障恢复的速度，但可能会增加作业的开销；较长的checkpoint间隔可以提高同步速度，但可能会增加数据丢失的风险。
为了找到最佳的checkpoint频率，您可以尝试不同的设置，并监控作业的性能和状态恢复时间。在实际应用中，可能需要权衡同步速度、数据丢失风险和资源使用效率。