自建的flink集群向ADB Mysql中写入数据时，由于写入任务的相互影响，导致背压过大，如何解决

针对Apache Flink 1.9与阿里云ADB for MySQL的集成，虽然没有直接从官方获得专为这一特定版本和ADB定制的Flink Sink JAR包的信息，但你可以通过一些通用的方法和策略来优化写入性能和处理背压问题。以下是一些建议：

1. 自定义Sink优化:

   • 确保你的自定义sink实现了RichSinkFunction并正确地利用了checkpoint机制来实现exactly-once语义，同时在open()方法中初始化数据库连接池，close()方法中关闭资源。
   • 使用异步写入模式：考虑使用异步方式提交SQL操作到ADB for MySQL，这样可以避免每个sink操作都阻塞等待响应，从而减少任务的执行时间。

2. 德鲁伊连接池优化:

   • 调整连接池参数：包括最大连接数、最小空闲连接数、获取连接超时时间等，根据实际流量和硬件资源合理配置，以平衡资源使用和响应速度。
   • 配置适当的重试逻辑：对于暂时性的数据库连接或写入错误，增加重试次数和合理的重试间隔，以提高容错性。

3. Flink作业配置:

   • 并行度调整：你提到提高sink算子的并行度未见明显改善，可能需要综合考虑整个作业的并行度设置，确保上游数据流不会在某个环节形成瓶颈。
   • Buffer Timeouts & Backpressure策略：检查并适当调整Flink的网络缓冲区大小、buffer timeout时间以及backpressure策略，如启用unaligned checkpoints减少checkpoint期间的背压影响。

4. 资源分配:

   • 确保Flink集群有足够的资源（CPU、内存）来处理高负载。如果资源不足，即使提高了并行度也可能因为资源争抢而无法有效提升性能。

5. 监控与调优:

   • 利用Flink的metrics监控系统，特别是关注sink端的输出速率、记录延迟、背压指标等，根据监控数据进行针对性调优。
   • 如果可能，尝试使用更现代的Flink版本，比如Flink 1.11及以上版本，这些版本在资源管理、背压控制等方面有显著改进。

6. 考虑使用更高效的集成方案:

   • 虽然没有直接针对Flink 1.9的ADB专用sink，但可以探索社区是否有第三方贡献的sink connector或者考虑升级Flink版本后使用更成熟的集成方案，如Flink-connector-jdbc等，它们可能提供了更优化的写入逻辑。

综上所述，消除背压通常需要从多个角度综合考虑和调整，希望这些建议能帮助你解决问题。