各位小伙伴 在flink cdc同步表的时候 你们是怎么保证同步顺序的同时同步提升效率 做了那些优

在使用Flink CDC同步表时，确保数据同步顺序并提升效率，可以采取以下策略和优化措施：

1. 有序异步维表Join：

   • 利用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled='true'配置开启Key-Ordered模式。这适用于更新键（如主键）较少且处理顺序敏感的场景。该模式能保证基于更新键的数据处理顺序，尤其适合包含主键的CDC流与维表join的情况，能够避免Sink前的额外节点，减少状态大小，从而提高吞吐量。

2. 合理配置并行度：

   • 根据数据源、处理逻辑及目标系统的负载情况，合理设置Source、Transformation及Sink的并行度。正确的并行度设置可以有效利用资源，平衡处理速度与资源消耗。

3. 资源优化：

   • 确保TaskManager和JobManager有足够的CPU和内存资源分配，避免因资源不足导致的性能瓶颈。

4. Checkpoint策略调整：

   • 优化Checkpoint配置，选择合适的Checkpoint间隔和超时时间，减少对整体处理流程的影响，同时保障数据的一致性与故障恢复能力。

5. CTAS语法应用：

   • 使用CREATE TABLE AS (CTAS)语句进行实时数据同步的同时，自动同步上游表结构变更到下游，提高了维护效率。CTAS支持多种同步场景，包括表结构变更的实时同步，有助于保持数据处理的高效与一致性。

6. CDAS整库同步：

   • 对于整库级别的同步需求，采用CREATE DATABASE AS (CDAS)语法，它能自动将表结构变更同步到目标端，特别适合MySQL CDC等数据源，通过减少数据库连接数和读取压力来提升效率。

7. 外部系统调优：

   • 确保所有外部依赖（如MySQL、Kafka）的配置正确且性能优化，比如调整MySQL的binlog格式和输出模式，以及Kafka的分区和副本数量，以匹配Flink作业的需求。

8. 版本兼容性与升级：

   • 确认使用的Flink版本至少为vvr-4.0.11-flink-1.13及以上，以支持CTAS和CDAS语法。考虑升级至最新稳定版本以获取性能改进和新特性。

9. 监控与日志分析：

   • 实施全面的监控体系，跟踪作业运行状态，及时发现并解决性能瓶颈。利用Flink提供的监控工具和日志，持续调优作业配置。

综上所述，通过上述策略和优化措施，可以在保证数据同步顺序的同时，有效提升Flink CDC同步表的效率。