Flink CDC中ttl默认缓存的啥？

在 Flink CDC 中，默认的 TTL（Time-to-Live）缓存是用于存储和管理数据源（如 MySQL、PostgreSQL 等）中的变更事件的。TTL 缓存用于在内存中保留最新的数据库变更，并为 Flink CDC 提供快速访问和处理这些变更的能力。

具体来说，TTL 缓存主要包含以下内容：

1. 数据源表的快照：TTL 缓存会定期从数据源中获取完整的表数据快照，并将其存储在内存中。这样可以提供一个基线，用于比较和识别后续的变更事件。

2. 变更事件的缓存：当数据源中发生数据变更时，CDC 会捕获并记录这些变更事件。这些变更事件会被存储在 TTL 缓存中，以便 Flink CDC 可以进行进一步的处理和分析。

通过将最新的表快照和变更事件存储在内存中，TTL 缓存可以提供以下功能：

• 快速恢复：当 CDC 任务启动或重启时，它可以使用最近的表快照作为基线，并从变更事件中重放这些变更，以确保任务的消费状态与源数据一致。

• 实时变更捕获：CDC 任务可以持续监控和捕获数据源中的变更事件，并及时将其发送到下游处理逻辑，以实现实时数据流处理。

需要注意的是，TTL 缓存的大小和存储策略可以根据具体的需求进行配置。你可以调整 TTL 缓存的参数来适应不同的数据源和任务场景，例如通过增加缓存大小来提高性能或延长缓存保留时间。

在 Flink CDC 中，默认情况下，TTL（Time To Live）机制是针对抽取的 MySQL binlog 事件进行缓存的。TTL 机制会根据事件的时间戳和当前时间计算出事件的生存时间，当事件的生存时间超过一定阈值后，就会被自动删除，以释放缓存空间。
具体来说，Flink CDC 中的 TTL 机制会根据以下两个参数来计算事件的生存时间：
binlog.cache.ttl.ms：该参数定义了 binlog 事件的缓存时间（单位为毫秒）。如果一个 binlog 事件在缓存中的时间超过了该参数定义的时间，就会被删除。
binlog.cache.max.size：该参数定义了 binlog 事件缓存的最大大小。当缓存中的事件数量超过了该参数定义的大小时，最早的事件会被删除，以释放缓存空间。

新的jdbc connector没有lookup.cache.ttl选项了。
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/connectors/table/jdbc/#lookup-cache
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