再请教个问题： 用的datax导入全量数据，然后用的ticdc增量的数据， 有没什么办法判断这2个的

针对您的问题，即如何确保通过DataX导入的全量数据与使用TiCDC同步的增量数据之间不发生重复，考虑到布隆过滤器误判率的存在以及Redis存储空间占用较大的情况，我们可以采取以下策略来有效避免数据重复：

1. 数据唯一性约束

• 技术手段：在数据库层面为关键字段设置唯一性约束（如主键或唯一索引）。这样，在尝试插入重复数据时，数据库会自动拒绝重复记录，保证数据的唯一性。
• 适用场景：适用于数据表结构允许且业务逻辑中确保持久化数据需保持唯一性的场景。

2. 增量数据去重逻辑

• 对于TiCDC：TiCDC本身支持对MySQL的binlog进行实时解析和同步，确保了数据变更的顺序性和一致性。可以通过在同步任务中配置去重逻辑，比如利用write.insert.drop.duplicates参数（如果适用）来处理写入时的重复数据问题。

3. 时间戳/版本控制

• 实现方式：在数据表中增加时间戳或版本字段，每次数据更新时也更新这些字段。在导入全量数据后，增量同步时对比该字段，仅同步时间戳新于全量导入的数据，以此避免重复。

4. 使用更精确的去重机制

• 虽然布隆过滤器因误判率问题不适用，但可以考虑其他更为精确的去重方案，例如：
  • 哈希表：在内存充足的情况下，可以构建一个基于内存的哈希表来存储已导入或同步的记录的标识信息（如主键）。这种方法准确度高，但对内存资源要求较高。
  • 外部存储辅助：若内存限制较大，可考虑将哈希表存于磁盘上，或者使用分布式缓存服务（如Tair企业版提供的BloomFilter，虽然有误判可能，但可通过调整配置优化误判率），并结合时间戳等条件进一步减少误判。

注意事项

• 性能考量：增加额外的去重步骤可能会对同步效率产生一定影响，需要根据实际数据量和系统资源进行权衡。
• 资源评估：采用内存或外存辅助去重时，务必评估资源消耗，确保不会对现有系统造成过大压力。

综上所述，通过结合数据库层面的约束、合理的数据同步策略及精确的去重机制，可以在很大程度上避免全量导入与增量同步间的数据重复问题，同时注意平衡系统的性能与资源消耗。