Flink CDC这个接受数据和发送数据怎么不一样啊？

在使用Flink CDC时，您提到的“接受数据和发送数据不一致”的问题，以及Bytes Received的含义，可以通过以下分析来解答：

1. Flink CDC的数据流机制

Flink CDC通过监听数据库的日志（如MySQL的binlog或PostgreSQL的WAL）捕获数据变更，并将这些变更数据传输到下游系统。在这个过程中，数据从源端（Source）流入Flink作业，经过可能的转换（Transform），最终被写入目标端（Sink）。因此，Bytes Received和Bytes Sent分别表示： - Bytes Received：Flink作业从源端接收到的数据量。 - Bytes Sent：Flink作业向目标端发送的数据量。

由于Flink CDC可能会对数据进行过滤、转换或聚合等操作，因此Bytes Received和Bytes Sent通常不会完全一致。

2. 为什么Bytes Received和Bytes Sent会不同？

以下是可能导致两者差异的原因：

（1）数据过滤

如果Flink作业中配置了过滤规则（如WHERE条件或JOIN操作），部分数据可能在处理过程中被丢弃。例如： - 源表中有100条记录，但只有50条满足过滤条件，那么Bytes Sent会小于Bytes Received。

（2）数据转换

Flink CDC支持对数据进行ETL处理（如列裁剪、计算列、格式转换等）。这些操作可能会改变数据的大小。例如： - 如果源表中的某些字段被裁剪掉，或者新增了计算列，数据量会发生变化。

（3）下游缓存机制

Flink作业在写入下游系统时，可能会因为缓存机制导致数据延迟写入。例如： - 下游存储（如Hologres或MySQL）可能会批量写入数据，这会导致Bytes Sent暂时小于Bytes Received。

（4）网络传输开销

Flink CDC在读取binlog时，可能会包含额外的元数据信息（如事务ID、时间戳等），这些信息在写入下游时可能被丢弃，从而导致数据量减少。

3. 如何判断是否正常？

要判断Bytes Received和Bytes Sent的差异是否正常，可以按照以下步骤排查：

（1）检查是否有数据过滤

• 在Flink作业中查看是否存在WHERE条件、JOIN操作或其他可能导致数据过滤的逻辑。
• 如果存在过滤规则，确认过滤后的数据量是否符合预期。

（2）检查数据转换规则

• 查看Flink作业中是否配置了数据转换规则（如列裁剪、计算列等）。
• 如果有转换规则，确认转换后的数据量是否合理。

（3）检查下游写入情况

• 确认下游系统的写入是否正常。如果下游存在死锁或性能瓶颈，可能会导致数据积压。
• 调整下游存储的batchsize参数，避免因缓存机制导致数据延迟写入。

（4）监控各节点的输入输出

• 在Flink作业中启用pipeline.operator-chaining: 'false'，将节点拆分后观察每个节点的Bytes Received和Bytes Sent。
• 如果某个节点的Bytes Sent为0而Bytes Received不为0，说明该节点可能存在数据过滤或处理异常。

4. 重要提醒

• Binlog的全实例级别记录：需要注意的是，MySQL的binlog是整个实例级别的，即使Flink作业只涉及某一张表，binlog仍会包含所有表的变更记录。Flink CDC会在连接器层面进行过滤，但这可能会导致网络带宽消耗较大。
• 时区问题：如果您的作业中涉及timestamp字段，确保server-time-zone参数与MySQL服务器时区一致，否则可能会导致时间戳解析错误。

5. 总结

Bytes Received和Bytes Sent的差异通常是正常的，尤其是在存在数据过滤、转换或下游缓存机制的情况下。建议您根据上述排查步骤逐一验证，确保数据流的每个环节都符合预期。如果仍然存在问题，可以通过日志分析或提交工单获取进一步支持。