我觉得这个场景还是挺多的，尤其saas公司

针对您公司使用Flink CDC处理27台数据库服务器，并遇到在运行中的job中动态添加新数据库服务器时的问题，以下是对该问题的分析与建议：

问题描述

您的场景中，Flink CDC作业已配置为处理特定数量的数据库服务器（27台），分为3个job管理。当需要向现有job中新增数据库服务器时，即使在停任务后加入并尝试使用Checkpoint（CK）恢复执行，也会遇到错误提示，表明作业配置不允许动态增加数据源。

背景信息

• Flink CDC：Apache Flink的Change Data Capture功能，用于捕获数据库中的数据变更（如INSERT、UPDATE、DELETE），常用于实时数据同步和流处理。
• Checkpoint：Flink的关键特性之一，用于实现容错和状态恢复，确保作业在遇到故障时能从最近的一个检查点状态继续执行。

解决方案

方案一：重新部署作业

1. 停止当前Job：首先，安全地停止所有涉及修改的Flink CDC作业。
2. 更新配置：在作业配置中加入新的数据库服务器信息。确保配置文件或代码中能够动态读取或配置目标数据库列表，以便未来扩展。
3. 重启Job：使用最新的配置重新启动作业。由于是从头开始，所有数据库服务器（包括新增的）都会被正确初始化和监控。

方案二：设计动态数据源加载逻辑

若需支持真正的动态添加数据源，考虑在Flink作业中实现更灵活的数据源发现与管理机制： - 自定义Source Function：开发一个自定义的Flink Source Function，该函数能够在运行时动态检测和加载新的数据库服务器配置。 - 配置中心集成：利用外部配置中心（如Zookeeper、Consul），使得Flink作业能够定期查询并应用最新的数据库服务器列表，无需重启整个作业。

注意事项

• 状态兼容性：动态添加数据源可能影响作业的状态一致性，确保Checkpoint机制能妥善处理新增数据源带来的状态变化。
• 资源评估：新增数据源会增加系统处理负载，事先评估并调整作业的并行度、资源分配以避免性能瓶颈。
• 测试验证：在生产环境部署前，务必在隔离的测试环境中充分验证上述方案，确保无误后再进行生产迁移。

总结

要解决Flink CDC作业无法动态添加数据库服务器的问题，您可以选择在维护窗口内重新部署作业，或者开发更为复杂的动态数据源加载逻辑来实现真正的运行时扩展能力。无论采取哪种方案，都需要细致规划并充分测试，确保系统的稳定性和数据的一致性。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。