有遇到过cdc跑着跑着丢数的问题么？

在使用CDC（Change Data Capture）过程中遇到数据丢失的问题，可能是由多种原因导致的。以下是一些可能导致数据丢失的情况及建议的排查和解决方法：

1. 重启策略配置不当：如果Flink作业因异常而频繁重启，且未正确配置重启策略，可能会导致数据处理中断。确保配置了合理的重启策略，如上述提到的固定延迟重启策略，以控制失败后的重试行为。

2. Checkpoint问题：Checkpoint机制对于保证数据的精确一次处理至关重要。如果Checkpoint间隔设置不合理或Checkpoint失败，可能会导致数据处理状态不一致。检查并优化Checkpoint配置，确保其既不过于频繁也不至于间隔过长，以减少数据丢失风险。

3. 源数据库问题：

   • Binlog保留时间短：若Binlog文件过期被清理，但Flink CDC作业处理速度慢于Binlog清理速度，则可能错过部分数据。应增加Binlog保留时间。
   • 从库配置不当：监听MySQL从库时，需确保从库正确配置log-slave-updates = 1以及GTID模式，以避免同步链路中的数据丢失。

4. 网络与带宽问题：高带宽消耗或网络不稳定也可能导致数据传输中断。检查网络状况，并考虑通过Source复用等手段减少带宽使用。

5. 表结构变更未同步：当数据库表结构发生变更，而CDC作业未能及时捕获到DDL事件，可能导致后续数据解析错误或丢失。确保配置支持DDL事件的捕获。

6. 权限不足：缺乏必要的数据库访问权限，如删除权限，可能导致某些操作无法执行，进而影响数据完整性。检查并赋予作业所需的全部权限。

7. 全量与增量切换问题：确保作业成功完成全量数据同步阶段并平稳过渡到增量读取。监控currentEmitEventTimeLag指标和TM日志，确认全量同步已完成且无异常。

8. Debezium配置问题：使用Debezium作为连接器时，确保正确配置以处理未知表变更、不一致的Schema等问题，避免因解析错误而丢数。

综上所述，解决数据丢失问题需综合考虑作业配置、数据库配置、网络环境及权限管理等多个方面。针对具体场景进行细致排查，并根据实际情况调整相关配置。