在Flink CDC中运行过程中，运维修改了网络配置，导致到mysql的网络连接不通，但是flink-cdc没有抛出异常，而且ck一直成功，这个是正常现象吗？
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在Flink CDC作业运行时，如果运维修改网络配置导致到MySQL的网络连接中断，理论上Flink作业应当会抛出异常并最终失败，因为网络不通意味着数据无法被正确地读取或写入。然而，您提到的场景中Flink CDC并未抛出异常且Checkpoint（CK）一直成功，这种情况并不符合预期的正常行为
有几个可能的原因和考虑点需要排查：
网络配置变更未立即生效：有时网络配置的更改并不会立刻应用，可能会有一定的延迟，这期间Flink作业可能仍在使用旧的网络连接继续运行。
Flink的容错机制：Flink的Checkpoint机制旨在提供容错能力，确保作业可以从故障中恢复。但在网络完全中断的情况下，即使Checkpoint成功，作业也无法长期维持正常运行，因为数据流会被中断。
异常处理与日志：Flink作业可能在内部捕获了网络异常但未立即终止作业，而是尝试重连或其他恢复措施。检查Flink作业的Log输出是非常关键的，有时候异常信息会被记录在日志中而没有直接抛出到作业的监控界面。
MySQL连接池与重试策略：如果Flink作业配置了数据库连接池，并启用了重试策略，在网络瞬断时，连接池可能在后台尝试重新建立连接，这期间作业可能不会立即感知到问题，表现为没有立即失败。
异步处理与延迟：Flink的某些组件或作业逻辑可能采用异步处理，网络问题的反馈可能存在延迟，导致作业状态与实际网络状况不同步。
综上所述，尽管表面上看似正常，但实际上应深入检查Flink作业的日志、监控以及网络配置，以确定是否存在潜在的网络问题或配置不当。如果网络确实已经中断，那么Flink作业最终应该会表现出异常或失败，即使Checkpoint暂时成功也不例外。务必密切关注作业的实际运行状态和日志输出，以便及时发现并解决问题。
在网络配置更改后导致到 MySQL 的网络连接不通，而 Flink CDC 却没有抛出异常并且 Checkpoint 仍然成功，这可能并不是一个正常的场景。通常情况下，当 Flink CDC 无法连接到 MySQL 数据库时，它应该会抛出异常，并且 Checkpoint 也会失败，因为 Checkpoint 机制依赖于所有子任务的状态能够被正确保存。
这里有几个可能的原因和排查方向：
网络问题导致连接超时而不是立即失败:
Flink CDC 的重试机制:
Checkpoint 配置:
checkpointing.mode 为 EXACTLY_ONCE，以及是否设置了适当的 checkpoint.timeout。日志和监控:
配置问题:
资源限制:
为了进一步排查这个问题，你可以尝试以下步骤：
检查 Flink CDC 日志:
检查 MySQL 服务器日志:
手动测试连接:
mysql 命令行客户端）尝试连接 MySQL，确认连接是否真的失败。修改 Flink CDC 配置:
重启 Flink CDC:
如果你提供了更具体的信息，例如使用的 Flink 版本、Flink CDC 版本以及配置文件的详细内容，我可以提供更具体的建议。
这不是正常现象。当Flink CDC的网络连接到MySQL中断时，通常会触发异常并影响数据抓取。检查Flink任务的运行日志，确认是否有网络相关的错误信息。
看看是不是网络间歇性的影响，如果网络问题只是间歇性的或者部分网络路径受影响，Flink CDC可能仍能维持与MySQL的某种连接状态，尽管这种连接可能非常不稳定，从而没有立即抛出异常。此外，如果Flink作业有足够的数据缓冲区，短期内的数据读取失败可能不会暴露出来，Checkpoint也可能基于之前成功读取的数据继续完成。
在Flink CDC运行时修改了网络配置导致到MySQL的网络连接不通，正常情况下Flink作业应该会抛出连接异常。如果Flink-CDC没有抛出异常且Change Data Capture (CDC)到ClickHouse (ck)仍然成功，可能有以下情况：
Flink作业配置了重试机制，它可能在尝试重新连接。
数据可能在队列中积压，Flink任务在等待网络恢复后继续处理。
作业可能在错误处理上存在延迟，尚未反映出网络问题。
在Flink CDC中，如果flink-cdc没有抛出异常，并且checkpoint（ck）一直成功，这通常是正常现象。这意味着Flink CDC作业正在稳定运行，能够持续地从数据源捕获变更数据，并且checkpoint机制也在正常工作，定期地将作业的状态保存到持久化存储中。
然而，即使作业看起来运行正常，也建议定期监控作业的性能和指标，以确保它符合预期的行为。这包括监控吞吐量、延迟、失败率等指标，以及检查作业日志以获取任何可能的警告或错误信息。
此外，还应该确保Flink CDC作业的配置与数据源和目标系统的要求相匹配，以避免潜在的问题。例如，应该根据数据源的性能和可用性来调整作业的并行度、检查点间隔和超时时间等参数。
总之，如果flink-cdc没有抛出异常，并且checkpoint一直成功，那么这通常是一个好的迹象，表明作业正在稳定运行。但是，仍然需要进行适当的监控和维护，以确保作业的长期稳定性和可靠性。
重连机制：Flink CDC Connector 可能成功地实现了自动重连，并且在网络中断期间重新建立了与 MySQL 的连接。
网络问题暂时性：网络问题可能是暂时性的，Flink CDC Connector 在短时间内恢复了与数据库的连接，因此没有触发异常。
在 Flink CDC 作业中处理异常并抛出异常：
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Properties;
public class FlinkCdcExceptionHandling {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 定义 MySQL CDC 数据源
MySQLSource<String> mySQLSource = MySQLSource.<String>builder()
.hostname("yourHostname")
.port(3306)
.databaseList("yourDatabase")
.tableList("yourDatabase.yourTable")
.username("yourUsername")
.password("yourPassword")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
.startupOptions(StartupOptions.initial())
.build();
try {
// 创建数据流
SourceFunction<String> sourceFunction = mySQLSource.getSourceFunction();
DataStreamSource<String> cdcStream = env.addSource(sourceFunction);
// 添加异常处理逻辑
cdcStream.process(new ExceptionHandlingProcessFunction());
// 执行作业
env.execute("Flink CDC Exception Handling");
} catch (Exception e) {
// 记录日志
System.err.println("Error occurred in Flink CDC job: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
// 抛出异常
throw e;
}
}
public static class ExceptionHandlingProcessFunction extends ProcessFunction<String, String> {
@Override
public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
try {
// 处理数据
String processedValue = processData(value);
out.collect(processedValue);
} catch (Exception e) {
// 记录日志
System.err.println("Error processing data: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
// 抛出异常
throw new Exception("Error processing data", e);
}
}
private String processData(String data) {
// 模拟数据处理逻辑
// 这里可以添加实际的数据处理逻辑
return "Processed: " + data;
}
}
}
如果flink-cdc没有抛出任何异常，并且Checkpoint（ck）一直成功，这通常是表明作业运行顺畅的一个良好迹象。Flink通过Checkpoint机制来确保数据的Exactly-Once处理语义，每次Checkpoint成功意味着在这段时间内处理的数据已经持久化，即使发生故障也能从最近的成功Checkpoint恢复执行，保证数据不丢失且状态一致。
相关链接 https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-upstream-and-downstream-storage
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