Flink CDC这都是默认配置吧，sink表总数一直没变过了，估计卡住了

根据您描述的问题“Flink CDC的sink表总数一直没变，估计卡住了”，这可能是由于作业在某些阶段出现了阻塞或性能瓶颈。以下是可能的原因及解决方案，结合知识库中的信息进行分析和建议：

1. 全量阶段读取时间过长

• 问题原因：
  在MySQL CDC源表中，全量阶段通过SELECT语句读取数据，并记录Binlog位点。如果全量数据量较大且并发度不足，可能导致读取时间过长，甚至出现内存溢出（OOM）问题。
• 解决方案：
  • 增加并发度：通过调整server-id范围来提高MySQL CDC源表的并发度。例如，设置更大的server-id范围以支持更多并发任务。
  • 优化Checkpoint间隔：确保Checkpoint间隔时间合理。如果Checkpoint间隔过大，可能导致进入增量阶段时卡住。建议根据业务需求调整Checkpoint间隔时间。

2. 增量阶段连接数过多

• 问题原因：
  增量阶段需要通过Binlog Client连接MySQL读取Binlog。如果涉及的表数量较多，可能导致MySQL连接数过多，进而影响性能。
• 解决方案：
  • 检查最大连接数：通过以下SQL查询MySQL的最大连接数配置：

    SHOW VARIABLES LIKE '%max_connections%';
    

    如果连接数不足，可以适当增加max_connections值。

  • 启用Source复用功能：从VVR 8.0.9版本开始，MySQL CDC支持Source复用功能。开启后，Flink会尝试合并相同配置的MySQL CDC源表，减少MySQL服务器的连接压力。

3. Sink端写入性能瓶颈

• 问题原因：
  Sink端可能存在写入性能瓶颈，例如缓存未及时刷写、小文件合并导致的反压等问题。
• 解决方案：
  • 调整缓存参数：
    检查并优化Sink端的缓存参数，例如sink.buffer-flush.max-rows和sink.buffer-flush.interval。如果缓存过大或刷写间隔过长，可能导致数据积压。建议根据实际场景调整这些参数。
    • 示例配置：

      'sink.buffer-flush.max-rows' = '5000',
      'sink.buffer-flush.interval' = '5s'
      

  • 调整并行度：
    如果Sink端的并行度不足，可能导致写入性能瓶颈。可以通过设置sink.parallelism参数来调整Sink端的并发度。
    • 示例配置：

      'sink.parallelism' = '4'
      

4. 状态算子导致的反压

• 问题原因：
  如果作业中存在状态算子（如SinkUpsertMaterializer），可能会因为数据无序或分组键合并导致反压。
• 解决方案：
  • 禁用不必要的状态算子：
    如果对数据分布有充分了解，可以将table.exec.sink.upsert-materialize参数设置为none，从而避免生成不必要的状态算子。
    • 示例配置：

      SET 'table.exec.sink.upsert-materialize' = 'none';
      

  • 检查作业拓扑图：
    通过作业运行拓扑图确认是否存在SinkUpsertMaterializer算子链。如果存在，进一步分析其是否必要。

5. 其他潜在问题

• Binlog过滤器配置：
  如果MySQL实例配置了Binlog_Do_DB或Binlog_Ignore_DB，可能导致某些库的增量数据无法同步。建议通过以下命令检查Binlog过滤器配置：

  SHOW MASTER STATUS;
  

  如果发现过滤器配置不当，需调整MySQL的Binlog策略。

• 表结构变更：
  如果在全量阶段发生表结构变更，可能导致作业报错或卡住。建议在同步期间避免对源表进行DDL操作。如果必须变更，需手动调整下游表结构并重启作业。

总结与建议

根据上述分析，您可以按照以下步骤排查和解决问题： 1. 检查MySQL CDC源表的并发度和Checkpoint配置，确保全量阶段高效完成。 2. 确认MySQL的最大连接数是否足够，避免增量阶段因连接数过多导致性能问题。 3. 调整Sink端的缓存和并行度参数，优化写入性能。 4. 检查作业是否存在不必要的状态算子，并根据实际情况禁用。 5. 确认MySQL的Binlog过滤器配置是否正确，避免增量数据丢失。

如果问题仍未解决，建议提供更详细的作业日志和配置信息，以便进一步分析。