有人遇到过，Flink CDC中任务执行一段时间后，会丢失数据的情况么？

在使用Flink CDC的过程中，确实有用户反馈过任务执行一段时间后出现数据丢失的情况。根据知识库中的相关资料，这种情况可能由以下原因导致，并提供了相应的解决方案：

1. 全量转增量阶段的数据丢失

在Flink CDC中，从全量读取切换到增量读取时，可能会因为某些配置或逻辑问题导致数据丢失。例如，在开启OSS读取binlog时，全量转增量读取阶段可能出现数据丢失问题。

解决方案： - 确保使用的是修复了该问题的版本（如VVR 8.0.9及以上版本）。 - 检查是否正确配置了scan.incremental.snapshot.enabled参数以启用增量快照功能，从而避免全量和增量切换时的数据丢失。

2. Checkpoint超时或失败

如果作业在全量同步阶段触发Checkpoint，且Checkpoint超时或失败，可能导致作业Failover，进而引发数据丢失。

解决方案： - 调整Checkpoint相关参数，确保其能够适应全量同步阶段的需求。例如：

execution.checkpointing.interval: 10min
execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 100
restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 2147483647

• 在全量同步阶段避免频繁触发Checkpoint，或者通过调整并发度来加快全量读取速度。

3. Binlog清理或位点丢失

Flink CDC依赖MySQL的binlog进行增量数据捕获。如果binlog被清理或作业重启时未正确保存消费位点，可能导致数据丢失。

解决方案： - 确保binlog保留时间足够长：在MySQL服务器上配置合理的binlog保留策略，避免因过期清理导致数据丢失。 - 选择正确的启动策略： - 如果需要从上次停止的位置继续消费，选择“从最新状态恢复”。 - 如果需要重新消费数据，选择“全新启动”，并确保binlog中包含所需的历史数据。

4. 网络或连接问题

在网络不稳定或连接中断的情况下，Flink CDC可能无法正常拉取数据，导致部分数据丢失。

解决方案： - 检查上下游组件的网络连通性，确保没有Timeout类的报错。 - 在状态总览页面查看Source端是否发送数据，Sink端是否接收数据，定位问题发生的具体位置。

5. 并发度或连接池配置不当

如果Flink CDC作业的并发度过高或连接池Size过大，可能导致连接数打满，进而影响数据的正常拉取。

解决方案： - 降低作业并发度或连接池Size大小。 - 使用CDAS（Change Data As Service）功能复用连接，减少对数据库的压力。

6. 主键冲突或重复数据处理问题

在使用at-least-once语义时，可能会产生重复的变更日志。如果未正确去重，可能导致数据不一致或丢失。

解决方案： - 开启'table.exec.source.cdc-events-duplicate' = 'true'配置项，对变更日志进行去重。 - 确保源表定义了主键，并利用ChangelogNormalize算子对数据变更记录进行标准化处理。

7. RDS MySQL 5.6备库或只读实例限制

当Flink CDC配置读取的是RDS MySQL 5.6备库或只读实例时，由于这些实例未向日志文件写入数据，可能导致增量数据无法读取。

解决方案： - 建议使用可写实例或升级RDS MySQL至更高版本。

8. 其他潜在问题

• 维表缓存策略问题：如果维表使用了Cache All策略且未设置TTL，可能导致数据不正确。
  • 建议：根据业务需求选择合适的缓存策略（如LRU或None），并设置合理的TTL。
• 社区版CDC连接器问题：社区版CDC连接器可能存在数据丢失的风险，且阿里云团队不提供技术支持。
  • 建议：优先使用商业版CDC连接器，确保服务支持和SLA保障。

总结与建议

为了避免Flink CDC任务执行过程中出现数据丢失问题，建议您： 1. 检查配置：确保Checkpoint、并发度、连接池等参数合理配置。 2. 监控指标：关注current Fetch Event Time Lag和currentEmitEventTimeLag等指标，及时发现和解决延时问题。 3. 升级版本：使用修复了已知问题的最新版本（如VVR 8.0.9及以上版本）。 4. 优化逻辑：启用增量快照、去重等功能，确保数据一致性。

如果问题仍然存在，建议结合具体日志信息进一步排查，或联系阿里云技术支持获取帮助。