flink CDC oracle 2.3跑flinksql 会话过多，怎么办？

问题描述

用户在使用Flink CDC Oracle 2.3版本运行大量Flink SQL会话时遇到数据库压力过大的情况。

背景信息

• Flink CDC：Apache Flink的Change Data Capture功能，能够捕获数据库中的数据变更（如MySQL、Oracle等），并将其作为流数据处理。
• Oracle CDC Source：特指用于从Oracle数据库中捕获变更数据的Flink源组件。
• Flink SQL会话：用户通过Flink SQL执行数据处理任务的独立运行环境，每个会话可能涉及对数据库的连接和数据读取操作。

解决方案

步骤1：评估并合并会话

• 检查并合并任务：首先，审查当前运行的所有Flink SQL会话，识别是否有可以合并的任务。如果多个会话实际上处理的是来自相同或相关表的数据，考虑将这些任务逻辑合并为更少的会话以减少数据库连接数和资源消耗。

步骤2：引入消息队列解耦

• 利用Kafka解耦：为了减轻直接对Oracle数据库的压力，可以考虑在Flink作业与数据库之间引入一个消息队列系统，如Apache Kafka。这样，多个Flink SQL会话可以通过消费Kafka中的消息来间接访问数据库变更数据，而不是直接频繁地查询数据库，从而实现读写分离和负载均衡。

步骤3：优化配置与复用

• 配置Server ID：如果是通过特定方式（如CTAS）导致的压力过大，确保为每个Oracle CDC源表配置相同的Server ID，这有助于数据源的复用，减少数据库连接压力。
• 调整并优化参数：根据实际情况调整Flink作业的并发度、缓冲区大小等参数，以达到资源使用的最优化，避免不必要的资源争抢和浪费。

注意事项

• 监控与告警：实施上述措施的同时，加强系统监控，设置合理的告警阈值，特别是关注数据库连接数、CPU和内存使用情况，以便及时发现并解决问题。
• 逐步实施与测试：在生产环境中实施任何更改前，建议先在测试环境中验证效果，确保改动不会引入新的问题。

总结

解决Flink CDC Oracle作业导致的数据库压力过大问题，关键在于合理规划和合并Flink SQL会话，引入消息队列进行解耦，并优化配置参数。同时，持续监控系统状态，确保所有调整都基于实际性能表现进行微调。