有没有哪位大佬有做过针对cdc处理的数据进行监控的？

针对CDC处理的数据进行监控，您可以参考以下方案来实施监控措施：

1. 监控指标选择：

   • CPU使用率 (Cpu_Usage)：通过监控计算节点的CPU使用率，了解处理CDC数据时的系统负载情况。
   • JVM堆内存使用率 (Mem_Usage)：确保JVM有足够的内存资源处理数据流，避免因内存溢出导致的服务不稳定。
   • 逻辑响应时间 (Logic_RT) 与 物理响应时间 (Physical_RT)：监控请求处理速度，评估系统处理能力及用户体验。
   • 逻辑QPS/TPS (Logic_QPS/Logic_TPS) 与 物理QPS (Physical_QPS)：跟踪每秒处理的请求数和事务数，衡量系统吞吐量。
   • 网络吞吐量 (Network_Usage)：监控网络带宽使用，防止数据传输瓶颈。

2. 监控工具集成：

   • 集成阿里云监控服务或第三方APM工具，如Prometheus+Grafana，配置相应的监控项，实时收集并展示上述关键性能指标。

3. 告警策略设置：

   • 根据业务需求设定合理的阈值，当监控指标超出预设范围时触发告警，及时发现并处理潜在问题。

4. 全量与增量数据同步监控：

   • 监控currentEmitEventTimeLag指标，判断MySQL CDC作业是否已完成全量数据同步，进入Binlog读取阶段。
   • 定期检查TM日志中是否有BinlogSplitReader is created的日志条目，确认全量数据读取完毕。

5. 异常处理与优化：

   • 针对常见的错误与警告，如Flink作业失败、数据库压力过大等情况，根据知识库提供的解决方案进行调整和优化。

6. 资源与性能调优：

   • 根据监控结果动态调整Flink作业的资源配置，如增加TaskManager的内存、CPU核心数，或调整重启策略以应对作业失败情况。

通过上述监控体系的建立，您可以全面掌握CDC数据处理的性能状况，及时发现并解决潜在问题，保障数据处理流程的稳定性和效率。