大佬们，请问Flink CDC中谁弄过api 方式全量设置断点续传？我这边只要设置了断点续传， 就不

在使用Flink CDC时，通过API方式设置全量阶段的断点续传功能，确实可能会遇到您描述的问题：设置了断点续传后，作业直接跳过全量读取阶段，直接进入增量读取。这种情况通常与配置参数或作业状态管理有关。以下是详细分析和解决方案：

1. 问题原因分析

根据知识库中的信息，Flink CDC支持全量和增量数据的无缝切换，并且在全量阶段支持断点续传功能。然而，如果配置不当，可能会导致以下问题： - 断点续传状态未正确初始化：Flink CDC依赖于Checkpoint机制来保存断点续传的状态。如果作业启动时检测到已有Checkpoint状态，则会直接从增量阶段开始读取，而跳过全量阶段。 - scan.incremental.snapshot.enabled 参数配置错误：该参数用于启用增量快照功能（即断点续传）。如果配置不正确，可能导致全量读取逻辑被跳过。 - 历史状态残留：如果之前运行的作业已经完成了全量读取并生成了Checkpoint，重新启动作业时会直接从增量阶段开始。

2. 解决方案

2.1 检查 scan.incremental.snapshot.enabled 参数

确保在构建CDC Source时，正确启用了增量快照功能。例如，在使用DataStream API时，可以通过以下方式配置：

MongoDBSource.<String>builder()
    .hosts("your-mongodb-host:27017")
    .database("your-database")
    .collection("your-collection")
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
    .option("scan.incremental.snapshot.enabled", "true") // 启用断点续传
    .build();

对于Postgres CDC，类似地需要确保该参数已正确设置。

2.2 清理历史状态

如果作业之前已经运行过并生成了Checkpoint，重新启动时可能会直接跳过全量阶段。为了解决这个问题，可以尝试以下方法： - 无状态启动：在启动作业时，清除之前的Checkpoint状态，确保作业从头开始运行。例如，可以通过以下命令清理状态：

bin/flink run -s :clear <your-job-jar>

• 删除Checkpoint目录：手动删除Flink的Checkpoint存储路径，确保没有残留状态影响新作业的运行。

2.3 验证全量读取是否完成

在Flink日志中，可以通过检查是否有 BinlogSplitReader is created 的日志来判断全量读取是否完成。如果没有该日志，说明全量读取阶段可能未正常执行。

2.4 设置合理的Checkpoint间隔

全量读取完成后，Flink CDC会在进入增量阶段前等待一个Checkpoint周期，以确保数据一致性。如果Checkpoint间隔时间过长（如20分钟），可能会导致作业延迟进入增量阶段。建议根据业务需求调整Checkpoint间隔时间，例如：

execution.checkpointing.interval: 1min

3. 注意事项

• 并发读取的影响：如果全量读取阶段启用了多并发，可能会导致最后一个分片数据量过大，出现OOM问题。建议适当增加Source端的并发度，加快全量读取速度。
• 数据库版本限制：某些数据库版本（如RDS MySQL 5.6只读实例）可能无法提供完整的增量日志，导致无法读取增量数据。建议使用可写实例或升级数据库版本。
• 表结构变更的影响：如果在全量读取阶段发生了表结构变更，可能会导致作业报错或无法同步变更。此时需要停止作业，清理下游表，并重新无状态启动。

4. 总结

通过以上步骤，您可以解决Flink CDC中全量断点续传配置导致跳过全量读取的问题。关键在于正确配置 scan.incremental.snapshot.enabled 参数、清理历史状态、验证全量读取完成情况，并设置合理的Checkpoint间隔时间。如果问题仍然存在，建议检查数据库日志和Flink作业日志，进一步排查具体原因。

希望以上解答对您有所帮助！