Flink CDC中ddl创建的时候加过啊，没用，而且感觉应该是要针对每个job的，？

在Flink CDC中，您提到的ddl创建时添加配置未生效的问题，可能与以下几个关键点有关。以下是详细分析和解决方案：

1. 关于server-id的配置

在Flink CDC中，每个CDC源表需要一个唯一的server-id，以避免多个并行任务或作业之间的冲突。如果未正确配置server-id，可能会导致以下问题： - 报错：The slave is connecting using CHANGE MASTER TO MASTER_AUTO_POSITION = 1。 - 原因：MySQL服务器会拒绝具有相同server-id的连接。

解决方案：

• 为每个CDC源表单独配置server-id： 在SQL语句中，可以通过OPTIONS为每个CDC表指定全局唯一的server-id范围。例如：

  CREATE TABLE source_table1 (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-mysql-host',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table',
    'server-id' = '1000-2000' -- 指定唯一范围
  );
  

  如果有多个CDC表，确保每个表的server-id范围不重叠。

• 开启Source复用： 如果同一个作业中有多个CDC源表，并且这些表来自同一个MySQL实例，可以开启Source复用功能，减少对MySQL的压力。例如：

  SELECT * FROM source_table1 /*+ OPTIONS('server-id'='1000-2000') */
  LEFT JOIN source_table2 /*+ OPTIONS('server-id'='2001-3000') */
  ON source_table1.id = source_table2.id;
  

2. 关于DDL事件的捕获

如果您希望捕获数据库中的DDL事件（如表结构变更），需要在CDC连接器中显式启用includeSchemaChanges参数。例如：

MySqlSource<xxx> mySqlSource =
    MySqlSource.<xxx>builder()
        .hostname("your-mysql-host")
        .port(3306)
        .databaseList("your-database")
        .tableList("your-database.your-table")
        .username("your-username")
        .password("your-password")
        .serverId("1000-2000")
        .deserializer(...)
        .includeSchemaChanges(true) // 启用DDL事件捕获
        .build();

在SQL模式下，可以通过WITH参数传递类似配置。

注意事项：

• DDL事件的处理逻辑：捕获到DDL事件后，需要编写代码或SQL逻辑来处理这些事件。例如，更新下游表结构或重新启动作业。
• 表结构变更同步策略：如果仅发生DDL变更但上游无数据变更，下游可能不会自动同步表结构。此时需要手动干预，例如重启作业或删除下游表后重新同步。

3. 关于SQL-Client模式下的Slave连接

在SQL-Client模式下，每个CDC表确实会作为一个独立的Slave连接到MySQL。这种设计是为了支持多表并发读取，但也带来了以下挑战： - 资源消耗：每个Slave连接都会占用MySQL的Binlog资源，可能导致数据库压力增大。 - 配置隔离：每个CDC表的配置是独立的，因此需要为每个表单独设置server-id等参数。

解决方案：

• 合并多个CDC表到一个作业： 如果多个CDC表来自同一个MySQL实例，可以通过CTAS或CDAS语句将它们合并到一个作业中，从而减少Slave连接数。例如：

  CREATE TABLE target_table AS
  SELECT * FROM source_table1
  UNION ALL
  SELECT * FROM source_table2;
  

  这种方式可以有效降低MySQL的压力。

• 使用Kafka解耦： 将MySQL的变更数据先同步到Kafka，再通过Flink消费Kafka中的数据。这种方式可以显著减少对MySQL的直接压力。

4. 其他常见问题及解决方案

• 全量阶段表结构变更的影响： 如果在全量阶段发生表结构变更，可能会导致作业报错或无法同步变更。建议在变更前停止作业，删除下游表后重新启动。

• 增量阶段时间戳时区问题： 如果增量阶段读取的timestamp字段存在时区偏差，可能是因为server-time-zone参数未正确配置。确保该参数与MySQL服务器时区一致。

• 带宽消耗过大： Flink CDC会读取整个实例级别的Binlog，即使只过滤特定表的变更记录。如果带宽消耗过大，建议通过Source复用减少重复读取。

总结

针对您的问题，核心在于： 1. 确保每个CDC表的server-id唯一，避免冲突。 2. 启用includeSchemaChanges捕获DDL事件，并编写相应处理逻辑。 3. 优化SQL-Client模式下的连接管理，通过CTAS/CDAS或Kafka解耦减少MySQL压力。

如果仍有疑问，请提供更多上下文信息（如具体报错日志或配置），以便进一步分析。