Flink CDC中像这种情况，要怎么样才能保证数据的原始有序性？是不是不能使用keyBy算子？通过

keyBy 使得相同key 的数据会进入同一个并行子任务，每一个子任务可以处理多个不同的key。这样使数据保证了有序性，并且每个子任务直接相互隔离。

我们确保了相同键的数据在逻辑上是有序的。即使在高度并行的环境中，具有相同键的所有数据都会按照其到达的顺序进行处理。

当Flink执行keyBy操作时，它使用键（这里是userId）的散列值来确定哪个子任务应该处理该事件。例如，它可能决定将userId=1的所有事件发送给任务A，而userId=2和userId=3的事件发送给任务B。

关键点是，同一个userId的所有事件都被路由到同一个任务。每个Flink任务在单个线程内运行，则可以保证顺序性。

——参考链接。

在大多数场景下，为了保持事务内的原始顺序，确实应该避免直接使用keyBy算子进行分组，因为它会导致基于键重新排序记录。

在 Apache Flink 中，可以通过多种方式来保持数据的顺序性和原序性。在这种情况下，关键是要选择合适的方式来维护原有的顺序关系。在您提供的示例代码片段上，有几个点值得探讨一下：

避免 Keyed Operations

正如您所指出的那样，Keyed operations（如 keyBy）会导致分区内的乱序。这是因为不同的键会被分配到不同的 partition，而各个 partition 在各自的 worker 中独立处理数据。为了避免这个问题，请不要使用 keyBy 函数。

使用 Windowing and Process Function

窗口操作允许您基于特定的时间间隔对数据进行分组和处理。在此基础上，配合 process function，可以在一定程度上控制 window 中数据的处理过程。process function 经常用于替代传统的 mapWithState 或 reduceFunction ，并且更适合于定制化的状态管理和复杂的逻辑运算。

单线程模式下的窗口 All

Window all 让所有的记录都属于同一个窗口，从而实现了全局排序的效果。这意味着无论何时触发窗口，都将包含所有已有的数据，而不是仅仅只有一部分数据。这种模式下，只要保证窗口触发器不会早于数据到来，就能得到全局有序的结果。此外，还可以利用 watermark 来跟踪 event-time 的进度，进一步确保数据的顺序性。Watermark 是一种技术手段，用于追踪 event time 的进展，有助于消除延迟带来的影响。

建议采取的做法：

1. 删除 keyBy 关联的操作；

2. 使用TumblingProcessingTimeWindows 实现固定长度的滑动窗口；

3. 设置 CountTrigger 触发窗口计算；

4. 自定义 ProcessFunction，重载 processElement 方法并在其中完成具体的业务逻辑。

在大规模分布式系统中保障严格的顺序性往往代价较高，而且有时也不太现实。因此，在评估性能要求的同时，也需要权衡可用性和成本等因素。

在Apache Flink 中，窗口函数（Window Functions）是一种强大的特性，允许用户对事件序列进行分组并在特定的时间间隔内收集这些事件。然而，正如你在代码片段中提到的那样，窗口函数并不能完全保留原始事件顺序。这是因为窗口函数会对事件进行重新排序，以便满足窗口边界条件的要求。

如果你想保持原始事件的顺序，最好的做法可能是使用 TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.milliseconds(milliSecond)) 替换为 SessionWindow.withStartEndOfEachBatch() ，后者不会改变事件之间的相对顺序，而是仅关注同一批次内部的数据。

你还可以考虑使用 CountTrigger.of(batchNum) 替换成 EventTimeWATERMARK(Materialized.as(WatermarkEstimator.WatermarkEstimate.named("event-time-watermark"))).processOnTimer(Timings.of(Time.seconds(1)))，这种方式可以让系统每隔一秒就检测一次水印的变化情况，进而决定何时应该计算下一个批处理结果。

如果你确实想使用 KeySelector 来提取键值，那么请注意，Flink 并没有内置的方法来保存原始事件顺序。这意味着即使你使用 windowAll 方法，也无法恢复原始事件顺序。不过，你可以考虑自定义一个逻辑来跟踪事件之间关系的元数据存储方案，但这并不是一件简单的事情，而且可能会增加复杂度和开销。

虽然 Flink 提供了一些方便的功能来处理窗口化数据，但在某些场景下，你可能需要自己设计一些策略来维护原始事件顺序。

在 Flink CDC 中，要保证数据的原始有序性，您可以通过以下方式实现：

1. 使用 keyBy 方法：在创建数据流时，使用 keyBy 方法根据某个字段对数据进行分组。这会将具有相同键的数据分配到同一个窗口中。在这个例子中，您使用了一个自定义的键选择器（KeySelector），它根据 String 类型的 sourceId 字段对数据进行分组。这样，具有相同 sourceId 的数据会被保证在同一个窗口中按顺序处理。
2. 使用 window 函数：在数据转换阶段，您可以使用 Flink 提供的窗口函数（如 timeWindow、tumblingWindow 或 slidingWindow）对数据进行处理。窗口函数会按照指定的时间间隔将数据分组到不同的窗口中，从而实现数据的排序。例如：

DataStream windowedData = sourceDS.keyBy(/ keySelector /)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.apply(new WindowFunction() {
@Override
public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable input, Collector out) {
// 在这里处理数据，原始数据会按照时间窗口有序排列
}
});
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1. 使用 Watermark：为了处理事件时间（event-time）数据，您需要使用 Watermark 机制来处理数据。Watermark 允许您处理到达顺序与事件发生顺序不一致的数据。通过设置适当的 Watermark，您可以确保数据在处理时保持原始有序性。例如：

sourceDS.keyBy(/ keySelector /)
.assignTimestampsAndWatermarks(new Assigner() {
@Override
public Long extractTimestamp(String element, long recordTimestamp) {
// 返回事件时间戳
return eventTimeStamp;
}
@Override
public Watermark extractWatermark(String element, long recordTimestamp, Watermark previousWatermark) {
// 返回 Watermark，用于处理事件时间
return watermark;
}
})
.window(Time.seconds(5))
.apply(new WindowFunction() {
@Override
public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable input, Collector out) {
// 在这里处理数据，原始数据会按照事件时间窗口有序排列
}
});
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请注意，这些方法可以结合使用以实现数据的原始有序性。具体实现方式取决于您的业务需求和数据特点。