关于flink sql join，有时候数据会漏，这个有啥解决方案？

问题描述： 用户在使用Flink SQL进行join操作时遇到数据遗漏的问题，希望了解解决方案。

背景信息：

• 在Flink SQL的双流Join场景中，数据遗漏可能由多个因素引起，包括但不限于执行计划选择不当、状态管理问题、以及Join策略的不优化。
• Flink采用二进制哈希连接（Binary Hash Join），数据流的连接顺序和状态管理对性能及结果完整性有直接影响。

解决方案：

• 步骤1：检查并优化执行计划
  确保SQL作业生成了最优的执行计划，特别是对于双流连接，考虑利用主键优化以减少不必要的数据冗余和状态放大问题。

• 步骤2：调整多流Join顺序
  重新安排Join操作的顺序，优先处理数据量较小的流，可以有效缓解State因连接操作导致的放大效应，从而减少数据遗漏的风险。

• 步骤3：确保Join Key正确性
  确认左右表的Join Key选择是否恰当，特别是在变更数据捕获(CDC)场景下，左表的主键应作为Join Key以避免更新消息(-U)接收问题。如果左表存在更新且主键与Join字段不一致，需预先处理以去重或调整PK设置。

• 步骤4：检查时间属性定义
  避免右表DDL中定义非确定性计算列如proctime，这可能导致更新消息无法撤回，影响Join结果的完整性。

注意事项：

• 版本兼容性：确认使用的Flink版本，并考虑升级至最新版以应用已知问题修复，如vvr 6.0及以上版本解决了某些Join相关的数据丢失问题。
• 数据乱序处理：若上游数据源存在乱序，需通过适当配置或逻辑处理来应对，比如延迟触发窗口计算或数据重排序。

总结： 解决Flink SQL Join数据遗漏问题的关键在于优化执行计划、合理安排Join顺序、确保Join Key的准确性和处理好时间属性定义。同时，关注并解决数据源的乱序问题，以及适时考虑软件版本的更新，可以显著提升数据处理的完整性和系统性能。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。