Flink CDC产品常见问题之Flink CDC里从kafka消费的时候顺序混乱如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

问题一:flink cdc采集mysql数据,异常后以保存点停止,再以保存点启动,出现这个情况怎么办?

flink cdc采集mysql数据,异常后以保存点停止,再以保存点启动,出现最终采集到的数据比源端数据多的问题,有知道这是什么问题造成的吗?



参考答案:

在Flink CDC采集MySQL数据时,如果出现异常后以保存点停止,再以保存点启动,最终采集到的数据比源端数据多的问题,可能是由于以下原因造成的:

  1. 数据重复:在Flink CDC中,如果任务异常停止并从保存点重新启动,可能会存在数据重复的问题。这可能是由于保存点中的状态没有正确处理,导致部分数据被重复消费。
  2. 并发问题:如果源端数据库在处理大量并发写入操作时,可能会出现一些并发冲突或数据不一致的情况。这可能导致Flink CDC在恢复任务时,读取到一些不完整或错误的变更数据。
  3. 配置问题:检查Flink CDC的配置是否正确,特别是与checkpoint和保存点相关的配置。错误的配置可能会导致数据的重复或丢失。
  4. 版本兼容性:确保您使用的Flink CDC版本与MySQL数据库版本兼容。不同版本之间的兼容性问题可能会导致数据采集的异常。
  5. 监控和日志:仔细检查Flink CDC的监控和日志信息,这些信息可以帮助您定位问题所在。查看是否有错误日志提示,或者Flink CDC是否有反压的情况发生。
  6. 网络延迟:在某些情况下,网络延迟或不稳定的网络连接可能导致数据同步出现偏差,从而使得采集到的数据量多于源端。
  7. 其他系统因素:还需要考虑其他可能影响数据采集的因素,如磁盘IO性能、CPU负载等,这些因素可能会影响到Flink任务的处理能力。

为了解决这个问题,您可以尝试以下步骤:

  1. 检查配置:重新审查Flink CDC的配置,特别是与checkpoint和保存点相关的配置,确保它们符合最佳实践。
  2. 排查数据源:检查源端数据库的日志和状态,确认是否存在并发冲突或其他异常情况。
  3. 升级版本:如果使用的是较旧的Flink CDC版本,考虑升级到最新版本,以获得更好的稳定性和兼容性。
  4. 社区支持:如果问题依然存在,建议寻求Flink社区的支持,提供详细的错误日志和相关信息,以便得到更专业的帮助。




关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599292?spm=a2c6h.12873639.article-detail.17.50e24378TRW91E



问题二:flink cdc mysql sync mysql这个有文档吗?

flink cdc mysql sync mysql这个有文档吗?



参考答案:

flinksql搞应该就很简单,可以看看官网。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599291?spm=a2c6h.12873639.article-detail.18.50e24378TRW91E



问题三:Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱,这时候就无法区分顺序了,这种情况有办法处理吗?

Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱,这时候就无法区分顺序了,这种情况有办法处理吗?flink开窗排序可以解决,但遇到两个操作时间在同一时刻的咋办呢,有其它字段可以作标识区分吗?flink cdc到kafka是顺序的,但如果其中一条消息出现失败后重试,不会出现顺序问题嘛?如果从savepoint来重启,可能还会有重复数据吧,这时下游应该要去重取最新的offset吧?



参考答案:

我是flink的重启机制是no restart,发送失败不进行重试就只能充save point重来。在一个flink stream的window内,同一个表同一个id的数据,自己写逻辑合并,这样同一个id的消息就只有一条。下游消费重复数据,还是顺序消费的,最终数据一致。



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https://developer.aliyun.com/ask/599290?spm=a2c6h.12873639.article-detail.19.50e24378TRW91E



问题四:Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u,cdc到kafka是有序的,之后乱序怎么解决?

Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u,cdc到kafka是有序的,但从kafka消费时候会乱序。这个我也遇到目前只是设置kafka分区数为1或者放入kafka时候按记录主键分区解决。看资料说用flink水印来解决乱序问题,但我没测成功,有没有人玩过这种解决方式呢?



参考答案:

我们是按记录主键分区。



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https://developer.aliyun.com/ask/599289?spm=a2c6h.12873639.article-detail.20.50e24378TRW91E



问题五:Flink cdc整库同步的时候,有状态过期时间吗?

Flink cdc整库同步的时候,有状态过期时间吗?



参考答案:

Flink CDC在进行整库同步时,本身没有状态过期时间的设定。状态过期时间通常是指数据在系统中保留的时间长度,超过这个时间的数据将被认为过期并可能被清除。

在Flink CDC中,状态的维护主要与checkpoint和savepoint机制有关,这些机制用于保证作业的状态一致性和容错性。Flink CDC通过捕获源数据库的变更日志(如MySQL的binlog)来实现数据的实时同步,而这些变更日志的保留时间通常由源数据库的配置决定。

此外,Flink CDC支持两种模式:日志型和查询型。日志型模式依赖于数据库的日志(如binlog),而查询型模式则通过执行查询来获取变更数据。在使用日志型模式时,如果源数据库的日志保留时间设置得过短,可能会导致Flink CDC作业无法处理已经过期的日志文件。因此,为了避免这种情况,可以在源数据库中增加binlog的保留时间,例如设置为保留7天。

综上所述,Flink CDC整库同步时的状态维护主要依赖于源数据库的日志保留策略和Flink自身的checkpoint机制。为了确保数据不会因为日志过期而丢失,需要合理配置源数据库的日志保留时间。



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https://developer.aliyun.com/ask/599288?spm=a2c6h.12873639.article-detail.21.50e24378TRW91E

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