老师们有用flink消费过mq的嘛，我自定义了一个，本地是一直在消费，集群上直接进入状态了，现在？

在 Flink Standalone RocketMQ 消费过程中，可以开启 Flink 的 Checkpoint 机制，确保每个消息都能被正确处理并保存。示例代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); // 每 5 秒进行一次 Checkpoint
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(30000); // 设置 Checkpoint 超时时间为 30 秒

——参考链接。

集群环境中可能存在资源不足的问题，比如slot不够、内存不足等，导致任务无法正常启动或执行。

从截图来看，似乎是在 Apache Flink 应用程序中遇到了问题。在这个场景中，有一个名为 Custom Source 的源函数处于 FINISHED 状态，而不是预期的 RUNNIG 状态。这意味着 Custom Source 函数已经完成了其处理过程并停止接收来自外部的消息流。然而，下游的操作符 Map -> Sink 却依然处在RUNNING状态，继续消耗着大量的数据。

这种现象通常表明 Custom Source 消费的数据源头发生了变化，可能是MQ队列里的数据已经被全部读取完毕，或是其他未知的因素导致 Custom Source 停止了数据获取与发送流程。

为了找到根本原因，可以从以下几个方向入手：

• 调查 Custom Source 是否能稳定持续地从 MQ 获取到数据。如果是的话，为什么会出现数据耗尽呢？

  • 检查是否有其他消费者也在消费同一个 MQ 队列，从而导致数据提前被清空；

  • 检查 Custom Source 实现代码逻辑，确保它可以无限循环地从 MQ 接收数据；

• 定位 Custom Source 在集群环境中为何不能像本地那样持续不断地消费数据。这可能是因为集群间的同步问题、网络延迟或其他分布式计算框架特有的问题所引起。

• 观察 Flink Application 的监控指标，比如 CPU 使用率、内存占用以及网络 I/O 性能等，以判断是否存在任何资源紧张的情况，进而影响了 Custom Source 的表现。

• 尝试对 Custom Source 和后续操作符之间的依赖关系进行调试，以便理解哪些环节会导致数据传输中断。

在Apache Flink中消费MQ（例如RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等）时，如果在集群环境下消费作业直接进入了FINISHED状态，而本地环境却能正常持续消费，可能存在以下几种原因：

1. 集群资源配置不足：
   确认集群中分配给Flink任务的资源是否足够，包括但不限于内存、CPU等，若资源不足以启动或维持消费进程，任务可能会快速结束。

2. 消费任务逻辑问题：
   检查自定义的消费逻辑是否含有会导致任务立即结束的条件。例如，任务启动时进行了数据的即时消费，但在集群环境下由于某些原因（如配置、MQ连接问题等）没有接收到数据，导致任务逻辑认为任务已完成从而主动退出。

3. MQ连接与配置：
   确保集群环境下的MQ连接参数正确无误，包括但不限于地址、主题、消费组、凭证等。特别是在分布式环境下，有时候网络配置或环境变量可能会影响到连接的建立。

4. 无数据待消费：
   你说集群上MQ里没有数据，这可能是任务快速结束的一个直接原因。当MQ队列中没有待消费的消息时，Flink任务可能会立即完成，尤其是在任务没有设置循环或长轮询的情况下。

5. Checkpoint与状态保存：
   如果Flink任务开启了checkpoint，而上次checkpoint后就没有新数据产生，Flink可能会认为任务已完成状态恢复而直接进入FINISHED状态。

6. Flink作业生命周期管理：
   检查Flink作业的提交参数，确保在集群环境下作业配置正确，没有设置一次性消费或只消费有限数量的消息等特殊参数。

7. 集群与本地环境差异：
   确认集群环境与本地环境的Flink版本、依赖库以及其他配置是否完全一致，有时环境差异可能导致任务行为不一致。

可以尝试以下方法来解决：

1. 检查 Flink 集群的状态。您可以使用 Flink 的 Web UI 或 REST API 来查看集群的状态和进度。
2. 检查您的消息队列。您需要确保消息队列已经正确配置，并且有足够的消息供 Flink 消费。
3. 检查您的 Flink 作业。您需要确保您的 Flink 作业已经正确配置，并且可以正确地消费和处理消息。
4. 检查您的集群环境。您需要确保您的集群环境已经正确配置，并且可以支持 Flink 作业的运行。