大家好 flink-cdc 为什么不能直接使用 Postgres 的slot存的offset，而？

Flink CDC 支持使用 PostgreSQL 的流复制（streaming replication）协议来实现增量数据抓取和数据同步等功能。在使用流复制协议时，Flink CDC 会使用 PostgreSQL 的 replication slot（复制槽）来存储读取的 WAL 日志的位置信息。

PostgreSQL 的 replication slot 是用于流复制的一种资源，它可以让流复制的消费者（例如 Flink CDC）从 WAL 日志中读取数据，并且可以保留 WAL 日志的一部分，以便在消费者重新连接时继续读取。使用 replication slot 可以确保消费者可以持久性地存储它们读取的 WAL 日志位置，而不会因为 PostgreSQL 数据库的重启或崩溃而丢失位置信息。

由于 Flink CDC 需要在分布式环境下协同工作，因此需要将 replication slot 的位置信息存储在外部系统中，以便不同的 Flink Task Manager 节点可以共享它们。Flink CDC 提供了多种选项来存储 replication slot 的位置信息，例如 Apache Kafka、Apache ZooKeeper、HDFS 等。

在 Flink CDC 中，使用 replication slot 时需要注意以下几点：

replication slot 的名称应该是唯一的，不同的 replication slot 之间不能有重名。

replication slot 的位置信息应该及时地存储到外部系统中，以便不同的 Flink Task Manager 节点可以共享它们。如果 replication slot 的位置信息丢失，可能会导致 Flink CDC 重新从 WAL 日志的开始位置读取数据，从而导致数据重复或丢失。

replication slot 可能会占用 PostgreSQL 的一些资源，例如内存和磁盘空间，因此需要根据实际情况进行配置，避免影响 PostgreSQL 数据库的正常运行。

大家好！

关于您提到的问题，Flink CDC 之所以不能直接使用 PostgreSQL 的 slot 存储 offset，而是将 offset 存储到状态中，有几个原因：

1. Flink CDC 的设计目标：Flink CDC 的设计目标是提供一种可靠的、Exactly-Once 语义的数据变化捕获功能。为了实现这个目标，Flink CDC 使用了 Flink 的状态机制来管理 offset，并在 checkpoints 期间对状态进行持久化。这样可以确保在发生故障和恢复时，能够正确地从上次保存的 offset 处继续读取 binlog。

2. 精确控制读取位置：通过将 offset 存储到状态中，Flink CDC 可以精确控制从 binlog 中读取的位置。它可以检查上次提交的 checkpoint ID，并从该位置开始读取 binlog，确保不会错过任何记录。如果直接使用 PostgreSQL 的 slot，可能无法精确控制读取位置，导致重复记录或丢失记录。

确实，在 checkpoint 间隔较大的情况下，Flink CDC 可能会读取到在两个连续 checkpoints 之间的重复记录。这是由于 Flink 的 Exactly-Once 语义需要保证处理结果的一致性，在故障恢复时可能需要重新处理部分数据。

但是，请注意，Flink CDC 提供了一些机制来处理这种情况。例如，可以通过设置适当的 checkpoint 频率和状态清理策略来限制重复记录的数量，并确保处理结果的一致性。

总之，Flink CDC 将 offset 存储到状态中的设计是为了提供可靠性和 Exactly-Once 语义，并允许更精确地控制读取位置。虽然可能会产生一些重复记录，但可以通过合适的配置和策略来管理和减少这种情况