问题一：flink cdc 如果要同步多张库表，是怎么做的 ？
flink cdc 如果要同步多张库表，是怎么做的 ？
参考回答：
在 Apache Flink CDC 中同步多张数据库表时，你可以采取以下两种主要方法：
方法一：多个独立的Flink作业（Job）
单表单任务：每个Flink作业仅负责一个数据库表的CDC数据同步。这种方式清晰明了，易于管理和调试，每张表的源连接器配置、转换逻辑以及目标sink都可以独立定制和优化。示例：
创建多个Flink CDC作业，每个作业使用Debezium或者其他CDC工具作为数据源，从特定的数据库表中抽取变更数据。
分别配置Sink端，可能是另一个数据库、消息队列或者其他目标系统。
方法二：单一Flink作业内处理多张表
多表单任务（批量同步模式）：在Flink 1.14及以上版本中，通过Flink SQL DDL可以实现一个作业同步多个表的功能。不过需要注意的是，Flink CDC原生的DataStream API中一个job无法直接同时处理多个表的CDC，但在SQL API中可以构建一个包含多个CREATE TABLE语句的DAG，每个表都是一个单独的CDC source。示例：
使用Flink SQL创建多个表定义，每个定义中包含相应的CDC连接器配置。
可能需要在下游处理中合并来自不同表的变更流，或者分别处理后再输出到不同的目标。
CREATE TABLE table1 ( ... ) WITH ( 'connector' = 'debezium-postgres', '...' -- table1的配置 ); CREATE TABLE table2 ( ... ) WITH ( 'connector' = 'debezium-mysql', '...' -- table2的配置 ); -- 对于table1和table2的同步操作 INSERT INTO sink_table1 SELECT ... FROM table1; INSERT INTO sink_table2 SELECT ... FROM table2;
多表单任务（复杂拓扑结构）：
在更复杂的场景下，可以通过编写自定义的Flink程序来整合多个表的CDC流，并根据业务逻辑进行联合处理。不过这种情况下通常需要开发者自行设计和实现状态管理、冲突解决等相关逻辑。
总之，在决定使用哪种方案时，需要考虑的因素包括但不限于：
表之间的依赖关系和耦合程度
数据一致性要求
同步延迟和性能要求
系统资源的限制
作业管理和运维的复杂度
根据你的具体需求来选择最适合的方法。对于大部分情况，尤其是表间关系相对独立的场景，第一种方法更为常见和推荐。而对于需要高度集成和协调处理多表变更的场景，第二种方法可能更适合。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/595019?spm=a2c6h.13066369.question.46.283f3f33q1SX8R
问题二：Flink CDC里PostgreSQLSource 被标记为弃用状态，建议换哪个？
Flink CDC里PostgreSQLSource 被标记为弃用状态，PostgresSourceBuilder是 @Experimental状态 现在建议用哪个？ 
参考回答：
PostgreSQLSource被标记为弃用并不意味着完全不能使用，但在某些版本中，社区推荐转向更现代的API或者替代组件。
对于PostgreSQL的CDC源，最新的推荐做法是使用Flink CDC项目提供的连接器，而不是直接使用内置的PostgreSQLSource。Flink CDC项目已经发展出了与PostgreSQL良好集成的组件，通常通过Debezium PostgreSQL Connector来实现与PostgreSQL的变更数据捕获。
在Flink 1.14及更高版本中，用户应该查看并使用Flink CDC的连接器模块，该模块提供了与Debezium兼容的连接器，可以直接在Flink SQL中声明性地创建和配置CDC源。这意味着你将不再直接使用PostgreSQLSource或PostgresSourceBuilder，而是使用类似于如下形式的SQL语句来创建一个CDC源：
CREATE TABLE postgresql_source ( ... ) WITH ( 'connector' = 'debezium-postgres', 'database.hostname' = 'localhost', 'database.port' = '5432', 'database.user' = 'postgres', 'database.password' = 'secret', 'database.dbname' = 'mydatabase', 'database.server.name' = 'dbserver1', ... );
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/595018?spm=a2c6h.13066369.question.47.283f3f33tV2UP8
问题三：Flink CDC里cdc2.3，同步从库。initial模式报错是为什么？
Flink CDC里cdc2.3，同步从库。initial模式在snapshot阶段读了一万多数据就发生了以下错：the slave is connecting using CHANGE MASTER TO MASTER_AUTO_POSITION = 1, but the master has purged binary logs containing GTIDs that the slave requires. Error code: 1236; SQLSTATE: HY000. 如果直接lastest-offset来cdc就没问题是为什么啊？
参考回答：
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/595017?spm=a2c6h.13066369.question.50.283f3f33pUeYqb
问题四：Flink CDC里如何通过降低效率来减少内存占用呢？内存有限的情况下，如何调整啊？
Flink CDC里如何通过降低效率来减少内存占用呢？内存有限的情况下，如何调整啊？ 
参考回答：
在 Apache Flink CDC 场景下，如果你希望减少内存占用但又不希望停止任务运行，可以从以下几个方面着手进行调整和优化，以牺牲部分效率为代价换取更低的内存使用：
降低并发度：
减少TaskManager上的并行子任务数量，这样每个子任务可以分配到更多的内存资源，但也意味着整体处理速度可能会下降。
优化State Backend：
调整状态后端存储策略，比如从 RocksDB 更改为 MemoryStateBackend 或 FsStateBackend，虽然可能会牺牲查询速度和故障恢复速度，但可以降低内存压力。
限制State大小：
设置状态大小限制，比如设置 state.backend.rocksdb.locality.limits.memory 或 managed.state.size，避免状态无限制增长导致内存溢出。
降低维表缓存大小或刷新频率：
如果使用 JDBC 维表 JOIN 并且进行了缓存，可以减少缓存容量或增大缓存失效时间，这样虽然会导致更多数据库查询从而降低效率，但是可以减少内存占用。
调整Flink内部缓冲区大小：
缩小网络缓冲区、排序缓冲区和块管理器的内存分配，如通过配置 taskmanager.network.memory.segment-size 和 taskmanager.memory.managed.fraction 等参数来减少内部缓冲。
Schema初始化超时：
如前所述，可以设置 table.scan.startup.timeout 参数来限制 Schema 初始化读取的时间，这样即使牺牲一点启动速度也能防止长时间持有大量内存。
减少并行源的数量：
如果CDC源连接的是多个数据库实例并且是并行读取的，可以适当减少并行源的数量。
优化Join策略和条件：
如果存在大量JOIN操作，尝试简化JOIN逻辑或者只保留必要的JOIN，避免不必要的数据关联带来的内存消耗。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/595015?spm=a2c6h.13066369.question.49.283f3f33aMIAFy
问题五：Flink CDC里flink sql 维表 jdbc lookup join，当左表数据不更新时，维表变动，如何更新结果数据呢？
Flink CDC里flink sql 维表 jdbc lookup join，当左表数据不更新时，维表变动，如何更新结果数据呢？
参考回答：
在 Apache Flink 中，当使用 CDC (Change Data Capture) 处理流式数据并进行维表JOIN时，如果左表（通常是事实表或主表）数据不变动，而维表（通常是维度表或参考表）的数据发生变化，要确保结果数据能够反映最新的维表状态，通常采用以下策略之一：
异步缓存刷新：
Flink 提供了对维表数据进行缓存的能力，并可以通过配置lookup.join.cache.ttl等参数来设置缓存的有效期，超过这个有效期后，Flink会自动从数据库中重新加载维表数据。
动态表或物化视图：
如果维表本身也是通过Flink CDC或其他流式方式提供的，则可以将其定义为Flink的动态表或物化视图，这样维表的任何更新都会自动传播到整个流处理作业中。
增量更新Lookup Join：
对于JDBC Lookup Join，Flink CDC支持监听维表的变更，并能基于这些变更进行增量更新。例如，可以利用TemporalTableFunction实现随时间变化的维表JOIN，当维表有新的更改到达时，后续的JOIN操作会使用最新的维表记录。
周期性全量刷新：
若没有增量更新机制可用，也可以选择定期全量刷新维表缓存，尽管这可能会增加一定的系统负载。
LookupHint机制：
根据之前的信息，Flink CDC可能存在一种机制允许处理维表较主表数据晚到的情况，但这需要进一步确认具体实现细节。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/595014?spm=a2c6h.13066369.question.50.283f3f33drYy4m
