Flink CDC这个问题 挂了一个多星期了，求社区大佬帮忙看一哈

根据您提供的问题链接和知识库中的相关信息，以下是对该问题的详细分析与解决方案：

问题背景

从您提到的GitHub Issue（ververica/flink-cdc-connectors#2105）来看，您可能遇到了Flink CDC连接器在运行过程中出现的问题。这类问题通常涉及以下几个方面： 1. Binlog读取失败：例如，作业尝试读取的Binlog位点已被清理。 2. 依赖冲突或配置错误：例如，JAR包版本不匹配或缺少必要的依赖。 3. 数据库压力过大：多个CDC作业同时运行可能导致数据库性能下降。 4. 时区或数据格式问题：例如，增量阶段读取的timestamp字段时区不一致。

为了帮助您快速定位并解决问题，以下是基于知识库内容的详细解答。

常见问题及解决方案

1. Binlog读取失败

如果您的作业报错类似于以下内容：

The connector is trying to read binlog starting at GTIDs ..., but this is no longer available on the server

这表明Flink CDC作业正在尝试读取的Binlog文件已经被MySQL服务器清理掉了。

解决方案： - 延长Binlog保留时间：通过调整MySQL的expire_logs_days参数，确保Binlog文件不会过早被清理。例如，将保留时间设置为7天：

SHOW VARIABLES LIKE 'expire_logs_days';
SET GLOBAL expire_logs_days=7;

• 优化作业处理速度：如果作业处理Binlog的速度过慢，可以考虑增加Flink作业的资源分配（如TaskManager的内存或并行度），以加快处理速度。

2. 依赖冲突或配置错误

如果您在使用Flink CDC连接器时遇到依赖冲突或配置错误，可能是由于以下原因： - 使用了不兼容的JAR包版本。 - JAR包中包含了不必要的依赖，导致冲突。

排查方法： - 检查pom.xml文件，确认是否包含不必要的依赖（如基本配置、Flink、Hadoop和log4j依赖）。建议将这些依赖的scope设置为provided，避免被打入作业JAR包中。 - 使用以下命令查看JAR包内容和依赖关系：

jar tf foo.jar
mvn dependency:tree

解决方案： - 确保使用的Flink CDC连接器版本与VVR版本匹配。例如，VVR 8.0.x版本对应社区版CDC连接器的release-3.0版本。 - 如果需要自定义连接器，请参考知识库中关于更改连接器名称的说明，避免与内置连接器冲突。

3. 数据库压力过大

如果多个CDC作业同时运行，可能会导致数据库压力过大，影响性能。

解决方案： - 解耦数据同步流程：将表同步到Kafka消息队列中，再通过消费Kafka中的数据进行解耦。 - 复用数据源：将多个CTAS作业合并为一个作业运行，并为每个MySQL CDC源表配置相同的Server ID，实现数据源的复用，减小数据库压力。

4. 时区或数据格式问题

如果增量阶段读取的timestamp字段时区相差8小时，可能是由于CDC作业中配置的server-time-zone参数与MySQL服务器时区不一致。

解决方案： - 在DataStream中使用自定义序列化器时，确保serverTimeZone参数指定正确的时区信息。例如：

properties.setProperty("server-time-zone", "Asia/Shanghai");

其他注意事项

1. 全量阶段与增量阶段切换问题：

   • 如果全量阶段读取时间过长，可能导致全量阶段结束时记录的Gtid位点已被MySQL清理掉。建议延长Binlog的清理时间或调大Binlog文件大小。
   • 可以通过监控告警页面的currentEmitEventTimeLag指标判断是否已完成全量数据同步。当该指标大于0时，表示作业已进入Binlog读取阶段。

2. 跳过Snapshot阶段：

   • 如果希望跳过全量数据读取，直接从变更数据开始读取，可以通过scan.startup.mode参数控制。例如：

     'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
     

3. 分库分表读取：

   • 如果需要读取分库分表的MySQL数据库，可以通过table-name选项指定正则表达式匹配多张表。例如：

     'table-name' = 'user_.*'
     

总结

根据上述分析，您可以按照以下步骤逐步排查和解决问题： 1. 检查MySQL的Binlog保留时间，确保作业能够读取到所需的Binlog文件。 2. 确认Flink CDC连接器版本与VVR版本匹配，并解决可能存在的依赖冲突。 3. 优化作业配置，减少对数据库的压力。 4. 确保时区配置正确，避免数据格式问题。

如果问题仍未解决，建议提供更详细的错误日志和配置信息，以便进一步分析。

希望以上内容能帮助您解决问题！