flink cdc输出到kafka后，在更新数据或者删除数据的时候，flink内部的执行过程是什么？

从数据库捕获更新或删除事件。
将捕获到的事件转换为Flink内部的数据类型，如Apache Avro格式。
将转换后的事件发送到Kafka主题。
Flink CDC将接收到的更新或删除事件传递给下游应用程序进行处理。

对于你描述的问题，这里可能涉及到一些数据处理和状态保留的问题。在 Flink 中，数据流是按照事件时间（event time）或处理时间（processing time）进行处理的，每个事件都会触发一次状态更新。

对于你的情况，将 CDC 数据从 Flink 输出到 Kafka，然后使用 Kafka 流数据进行关联和聚合，这里需要注意以下几点：

1、数据的一致性：确保数据的正确性非常重要，需要确保 CDC 数据与源数据库数据的一致性。这可以通过校验数据的完整性和一致性来验证。
2、聚合函数：对于状态聚合，你可能需要使用合适的聚合函数，如 reduce 或 aggregate，以便正确计算状态聚合。根据你的描述，你可能需要使用 reduce 函数来计算状态字段的聚合值。
3、状态保留：Flink 中的状态保留策略也会影响你观察到的结果。默认情况下，Flink 会保留所有状态数据，即使在数据流经过窗口或时间戳后，状态数据仍然会保留在 Flink 的状态中。如果你发现状态数据没有正确更新，可以尝试调整状态保留策略或清除旧的状态数据。
4、事件时间和处理时间：Flink 在处理事件时有两种时间概念：事件时间和处理时间。事件时间是每个事件的时间戳，处理时间是 Flink 任务启动的时间。如果事件时间和处理时间不一致，可能会导致聚合结果不正确。你可以考虑使用事件时间作为时间戳，以确保正确处理事件的时间顺序。

总的来说，要确定问题的根源，最好能提供更多的代码和配置细节，以便更好地理解你的数据处理流程和环境。通过深入了解这些方面，应该可以帮助你找到问题的根源并采取相应的措施来解决它。

Flink CDC 输出到 Kafka 后，使用 Kafka 流数据进行关联 Look Up 维表，再根据 Kafka 流数据中的 status 字段进行 count 聚合，并且在更新或删除数据时，Flink 内部的执行过程一般如下：

1. Flink CDC 会持续监听 MySQL 数据库中相应表的更新或删除操作，并将变更后的数据写入 Kafka 的 Topic 中。

2. Flink 获取 Kafka Topic 的数据流，并进行相关的转换和处理。此处一般涉及到 Join 操作和聚合操作等，具体操作方式根据业务需求而定。

3. 当输入流中有新数据到达时，Flink 会将其与 Look Up 维表进行 Join 操作，再根据 status 字段进行聚合计算，并生成最终结果输出。

对于您提供的场景，由于订单状态的变化会导致聚合结果的变化，因此需要考虑到状态变化的影响。如果 A 商品的某个订单从状态 1 变为状态 2，那么可以将状态 1 的记录计数减 1，状态 2 的记录计数加 1。但是，在实际情况中，由于可能存在多个任务同时进行，这就可能导致有些状态已经不存在，但在 Flink 的处理过程中仍然被保留。这种情况下，可以考虑使用时间窗口或其他方式进行优化。