这个场景下有什么指标是能够监控到数据同步延迟吗？

在Flink CDC消费MySQL Binlog并发送到Kafka的场景中，有几个关键指标可以帮助您监控数据同步延迟：

1. currentFetchEventTimeLag:

   • 含义: 数据从产生到从数据库读取出来之间的延迟。
   • 单位: 毫秒（ms）。
   • 应用场景: 查看从数据库读取binlog的延迟，直接反映了MySQL Binlog数据被Flink捕获的时间差，是衡量数据同步起始阶段延迟的重要指标。

2. currentEmitEventTimeLag:

   • 含义: 业务延时，即数据处理后到发出的时间差。
   • 单位: 毫秒（ms）。
   • 应用场景: 当该值较大时，表明作业可能在处理数据或者向Kafka发送数据上存在延时。

3. currentFetchEventTimeLag 与 currentEmitEventTimeLag 的差值:

   • 分析: 这个差值可以体现数据在Flink Source内部的停留时间，帮助分析Source的处理能力。如果差值较大，可能是作业处理能力不足导致数据积压；如果两者接近，则可能是数据拉取环节成为瓶颈。

通过监控这些指标，您可以综合判断整个数据同步流程中的延迟情况，及时发现并定位问题所在，从而优化和调整以减少数据同步的延迟。