flinkcdc全量读取，作为维表，设置ttl，数据会过期吗？

在Flink CDC全量读取数据作为维表并设置TTL（Time To Live）的情况下，数据确实会过期。具体表现和处理方式如下：

1. TTL生效机制：当为维表关联的数据设置TTL时，系统会在指定的时间间隔后自动清理过期数据。这意味着，一旦数据达到其TTL设定的生存期限，它将被视为过期，并可能从缓存或状态中被移除。

2. 维表Cache策略与TTL：如果采用如ALL或LRU这样的缓存策略，并配置了TTL，那么维表中的数据行会根据TTL定义的有效时间进行生命周期管理。例如，使用ALL缓存策略时，虽然所有数据最初都会加载到缓存中，但每行数据都有一个最大存活时间（由TTL指定），超过这个时间则会被淘汰。

3. 影响及注意事项：

   • 实时性与性能权衡：TTL的设置需要平衡数据实时性和系统性能。较短的TTL可以确保数据的新鲜度，但频繁的数据更新和过期检查可能会增加系统开销。
   • 资源管理：特别是使用ALL缓存策略时，需注意内存大小，避免因缓存大量数据导致的OOM（Out Of Memory）问题，必要时应调整节点内存配置。
   • 数据时效性理解：理解维表JOIN仅基于快照数据，且不支持RIGHT JOIN或FULL JOIN，这影响着如何设计数据处理逻辑以适应TTL带来的数据时效性变化。

综上所述，Flink CDC全量读取作为维表的数据，在设置了TTL之后，确实存在数据过期的情况。用户在设计作业时，需根据业务需求仔细考虑TTL的设定，以确保数据的时效性和系统的高效运行。