Flink CDC中这种情况请问该如何优化？

问题1：如果您的规则维表有3万多记录，并且关联字段不是主键，可能导致 Lookup Join 后输出多条记录。同时，偶尔出现 TIMED_WAITING 错误。针对这种情况，以下是几点优化建议：

1. 调整缓存参数：适当调整 Lookup 的缓存参数可以改善性能。根据您的描述，设置了 'lookup.cache.max-rows'='10000' 和 'lookup.cache.ttl'='60s'，可以尝试增加 lookup.cache.max-rows 的值来提高缓存大小，以适应更大的规则维表。同时，根据业务数据更新频率，合理调整 lookup.cache.ttl 的值。

2. 考虑使用异步 I/O：Flink 1.14 引入了异步 I/O 功能，可以进一步提高 Lookup Join 的性能。通过异步请求数据库，可以在等待时间内并行地进行其他计算，从而提高整体吞吐量。您可以尝试使用 Flink 的 Async I/O 功能，将 Lookup 操作改为异步模式。

3. 调整资源配置：根据任务的需求和资源情况，调整 Flink 集群的资源分配，包括内存、CPU 等。确保足够的资源分配给 CDC 作业，以避免过度竞争和资源瓶颈导致的性能问题。

4. 数据预处理：考虑在 Flink SQL 之前进行数据预处理，例如过滤或聚合规则维表的数据，以减少 Lookup Join 操作的数据量。这样可以降低计算和网络开销，并提高查询性能。

问题2：如果您使用 Flink Table 的 JDBC 读取，并希望对维表应用 LRU（最近最少使用）算法，可以使用自定义的 Source 实现此功能。您可以实现一个自定义的 TableSource，使用 LRU 算法来缓存维表数据并提供读取功能。

在自定义的 TableSource 中，您可以通过重写 getLookupTable 方法来实现缓存逻辑，该方法返回一个 Table 对象，表示维表数据。在实现中，您可以使用 LRU 算法来管理缓存大小和淘汰机制，并根据需求进行数据的加载和更新。

以下是伪代码示例：

public class CustomTableSource implements LookupTableSource {
    private Map<Key, Value> cache; // LRU cache for table data

    public Table getLookupTable(TableEnvironment tEnv) {
        // Check cache and load data if not present or expired
        if (cache == null || isExpired()) {
            loadData();
        }

        // Construct a Table object from cache
        TableSchema schema = ...;
        List<Row> rows = ...; // Convert cache map to List<Row>
        return tEnv.fromValues(rows, schema);
    }

    // Other methods for LRU cache management and data loading/updating
}

请注意，这只是一个示例，实际实现需要根据您的具体需求和环境进行调整。

如果您在使用 Flink CDC 进行数据同步时遇到性能问题，可以考虑以下几种优化方法：
提高并发度：并发度是指 Flink CDC 在同步数据时同时处理的数据量。通过增加并发度，可以提高 Flink CDC 的数据处理能力，从而提高数据同步的速度。您可以在 Flink CDC 的配置文件中增加并发度参数，例如：
Copy
--parallelism 10
这将使 Flink CDC 使用 10 个并发线程同时处理数据。
增加缓冲区大小：在 Flink CDC 中，缓冲区用于存储待处理的数据，可以通过增加缓冲区大小来提高数据处理能力。您可以在 Flink CDC 的配置文件中增加缓冲区大小参数，例如：
Copy
--buffer-size 10000
这将使 Flink CDC 使用大小为 10000 的缓冲区来存储待处理的数据。
使用分区键：在进行数据同步时，使用分区键可以将数据按照指定的键值进行分区，从而提高数据处理效率。您可以在 Flink CDC 的配置文件中设置分区键，例如：
Copy
--partition.column name
这将使 Flink CDC 使用名为 "name" 的列作为分区键。
优化目标源：如果您的目标源是另一个数据库，可以考虑优化目标源的性能，例如增加目标数据库的缓存大小、增加目标数据库的处理能力等。

"回答1： lookup.cache.max-rows'='10000'。直接不要缓存
'lookup.cache.ttl'='60s'
把维表的ttl干掉，你加到内存里，60s内数据变了，缓存里有，你join后的数据也不对。如果还是想要缓存减少数据库的压力，可以把减少拉取数据的条数，100？200？300？ 用LRU算法淘汰数据。
回答2：Jdbc不需要自定义，但是需要传一个目标数据库jdbc驱动包。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"