Flink CDC 挖掘数据库cud的时候，开启多并行度的情况下，往下游发送，如何保证cud的顺序?

在使用 Flink CDC 挖掘数据库的变更数据（CUD，即 Create、Update、Delete）时，如果开启了多并行度，可能会遇到下游接收到的数据顺序不一致的问题。例如，您提到的 CUD 三条 SQL 在下游变成了 CDU 的情况。这种问题通常与 Flink 并行处理机制和状态管理有关。以下是解决该问题的专业建议：

1. 确保 Key-Ordered 模式开启

Flink 提供了 table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled 参数，用于确保相同更新键的消息按进入算子的顺序处理。这在 CDC 流处理中尤为重要，因为 CDC 数据流通常包含主键信息，主键决定了数据的逻辑顺序。

• 配置方法： 在作业中设置以下参数：

  SET 'table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled' = 'true';
  

  同时，确保 table.exec.async-lookup.output-mode 设置为 'ALLOW_UNORDERED'，以允许异步 I/O 的吞吐性能优化。

• 作用： 开启 Key-Ordered 模式后，Flink 会基于主键对消息进行排序，从而保证相同主键的变更事件（如 Insert、Update、Delete）按照其进入算子的顺序被处理。

2. 调整并行度与分区策略

Flink 的并行度设置会影响数据的分发和处理顺序。为了保证 CUD 顺序，可以采取以下措施：

• Source 端并行度与 Kafka 分区数一致： 如果您的数据源是 Kafka，建议将 Flink 作业的并行度设置为与 Kafka 分区数一致。这样可以避免因分区重分布导致的乱序问题。

• 自定义分区器： 如果需要更精细的控制，可以通过自定义分区器（Partitioner）来确保具有相同主键的数据始终被分配到同一个并行子任务中。例如：

  .setParallelism(4) // 设置并行度
  .partitionCustom(new KeyGroupStreamPartitioner<>(...), keySelector);
  

3. 使用 Mini-Batch 机制减少乱序

Flink 的 Mini-Batch 机制可以在一定程度上缓解乱序问题。通过启用 Mini-Batch，您可以将多个记录批量处理后再发送到下游，从而减少因并行处理导致的顺序错乱。

• 配置方法： 在作业中设置以下参数：

  SET 'table.exec.mini-batch.enabled' = 'true';
  SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency' = '2s'; // 根据业务需求调整延迟时间
  

• 注意事项： Mini-Batch 机制会引入一定的延迟，因此需要根据业务场景权衡延迟和顺序一致性之间的关系。

4. 确保 Checkpoint 配置合理

Flink 的 Checkpoint 机制对于保证数据一致性至关重要。如果 Checkpoint 配置不合理，可能会导致数据在全量切换到增量阶段时出现乱序。

• 配置建议：
  • 设置合理的 Checkpoint 间隔时间，例如 10 秒：

  SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s';
  

  • 确保在全量读取切换到增量读取时，等待一个完整的 Checkpoint 完成，以保证数据的正确性。

5. 下游系统的写入顺序保障

即使 Flink 保证了上游数据的顺序，下游系统（如 MySQL、Hologres 等）的写入顺序也可能受到影响。因此，需要确保下游系统的并发写入能力与 Flink 的 Sink 并行度相匹配。

• Sink 端并行度调整： 根据下游服务的抗压能力，合理设置 Sink 端的并行度。如果下游服务无法承受高并发写入，可以适当降低 Sink 端的并行度。

• 去重处理： 如果下游系统支持幂等写入，可以通过去重机制（如 Deduplicate Keep FirstRow）来消除重复或乱序的影响。

6. 特殊场景：MySQL CDC 的 Server ID 配置

在 MySQL CDC 场景下，Server ID 的配置也会影响数据的顺序。如果并行度大于 1，需要为每个并行子任务分配独立的 Server ID 范围。

• 配置示例： 假设并行度为 3，可以如下配置：

  SELECT * FROM source_table /*+ OPTIONS('server-id'='123456-123458') */;
  

• 作用： 正确配置 Server ID 可以避免 Binlog 消费冲突，从而保证数据的顺序性。

总结

通过以上方法，您可以有效解决 Flink CDC 在多并行度情况下 CUD 数据顺序错乱的问题。具体步骤包括： 1. 开启 Key-Ordered 模式以保证主键顺序。 2. 调整并行度和分区策略，确保相同主键的数据分配到同一子任务。 3. 使用 Mini-Batch 机制减少乱序。 4. 配置合理的 Checkpoint 参数。 5. 调整下游系统的写入能力和去重机制。 6. 针对 MySQL CDC 场景，正确配置 Server ID。

如果问题仍然存在，建议检查作业日志和下游系统的写入行为，进一步定位问题根源。