大佬们，Flink中双流join，要全量join，状态无限增长，这种有什么好的解决方案么？？cdc打

在 Flink 中进行双流 join 时，如果需要全量 join，会导致状态无限增长的问题。这是因为全量 join 需要将两个流中的所有数据都保存在状态中，随着数据的不断增加，状态也会不断增长，最终可能导致内存溢出或者其他性能问题。

为了解决这个问题，可以考虑使用 CDC（Change Data Capture）技术，将数据从数据库中实时抓取到 Flink 中，避免将全部数据保存在状态中。具体来说，可以使用 Flink CDC 订阅数据库中的数据变化，将变化的数据流通过 Kafka 等消息队列发送到 Flink 中，然后进行 join 计算。

使用 CDC 技术的好处是，可以避免将全部数据保存在状态中，从而避免状态无限增长的问题。另外，CDC 还可以实现实时数据同步，保证数据的准确性和一致性。

需要注意的是，使用 CDC 技术也存在一些问题和挑战，例如 CDC 技术本身的性能和稳定性问题、数据一致性问题、数据格式转换问题等。因此，在使用 CDC 技术时，需要仔细评估其优缺点，选择合适的实现方案，并进行相应的调优和测试。

对于Flink中双流的全量join，状态无限增长的情况，可以考虑以下解决方案：

1. 增加资源：通过增加Flink集群的内存和CPU资源，提供更大的计算能力来处理状态的增长。这可能需要根据实际情况进行性能测试和调整。

2. 设置TTL（Time To Live）：如果您的数据在一定时间后不再有效，可以使用TTL机制来自动清理过期的状态。通过为状态设置合适的过期时间，使得不再需要的状态可以自动清理，从而控制状态的增长。

3. 利用维表join：将频繁变化的流作为维表，并使用Flink的维表join功能将其与主流进行关联。维表可以存储在外部存储系统中，例如数据库或缓存系统，这样可以避免在Flink中维护大量的状态。

4. 使用Change Data Capture（CDC）打宽表：将需要全量join的流数据进行CDC，即捕获流中的变化并以增量的方式进行更新。使用CDC技术可以将变化的数据进行补充更新，而不是每次全量join。这种方式可以减少状态的增长，并提高处理效率。

加内存 加 cpu 干就完了，TTL，改成维表join，或者利用cdc打宽表a，在启动a表来cdc消费数据
，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”