oracle-cdc join doris 维表 有人这么玩过么？ 我跑起来。数据量并不大。但是

针对您提到的使用Oracle CDC（Change Data Capture）与Doris维表进行JOIN操作时遇到的内存溢出问题，以下是一些可能的原因分析及解决建议：

问题分析

1. 数据倾斜：如果源数据在Join Key上分布不均，即存在数据倾斜，可能会导致处理特定Key值的数据时内存瞬间激增，从而引发内存溢出。特别是当采用ALL Cache策略缓存维表全量数据时，这种影响会被放大。

2. Cache策略不当：LRU或ALL Cache策略的选择需根据实际数据量和更新频率来定。若数据实时性要求不高且数据量适中，ALL Cache可以提高查询效率，但需确保节点内存足够大以避免OOM（Out Of Memory）错误。对于较小且更新不频繁的维表，LRU可能是更优选择。

3. Join策略配置：未合理利用JOIN Hints，如SHUFFLE_HASH，可能导致网络开销增加或内存使用不合理。特别是在数据倾斜场景下，应考虑使用REPLICATED_SHUFFLE_HASH以平衡性能和资源消耗。

4. 内存限制设置：Doris系统层面的内存限制（如exec_mem_limit）可能设置过低，不足以支撑当前JOIN操作所需的内存资源。

解决方案

1. 调整Cache策略：

   • 根据您的描述，数据量不大，首先检查是否有必要使用ALL Cache策略。如果实时性要求不是极高，尝试切换至LRU Cache，并适当调整TTL以保持数据新鲜度。

2. 优化Join策略：

   • 使用JOIN Hints，如/*+ SHUFFLE_HASH(dim) */，对维表进行优化，尤其是当发现Join Key上有时间局部性或轻微倾斜时。注意评估网络开销与性能提升之间的权衡。

3. 检查并调整内存限制：

   • 执行SHOW VARIABLES LIKE 'exec_mem_limit';查看当前Doris的执行内存限制。
   • 如需调整，使用SET GLOBAL exec_mem_limit = 新值;命令增大内存限制，新值应基于实际数据处理需求和硬件资源合理设定。

4. 监控与调优：

   • 定期监控作业运行时的资源使用情况，包括CPU、内存及网络IO，以便及时发现并调整潜在瓶颈。
   • 考虑数据倾斜问题，适时调整JOIN策略或数据分布，减少单点压力。

5. 分批处理：

   • 如果数据流中有大量数据同时到达导致瞬时内存压力，考虑引入消息队列或批量处理机制，分批次进行JOIN操作，减轻单次操作的内存负担。

通过上述步骤的诊断与调整，应该能有效缓解您遇到的内存溢出问题。请根据实际情况灵活应用这些建议，并持续观察效果以做进一步微调。