Flink CDC我本地直接main方法启动 往es塞数据 采集的时候id会重复？

根据您描述的问题，Flink CDC在本地运行时往Elasticsearch（ES）插入数据时文档ID是自动生成的，且没有问题。但在Flink环境中运行时，采集的数据出现了文档ID重复的情况。以下是针对该问题的详细分析和解决方案：

1. 问题原因分析

在Elasticsearch中，文档ID的生成方式取决于是否定义了主键（PRIMARY KEY）。如果未定义主键，Elasticsearch会自动生成随机的文档ID；如果定义了主键，则主键字段的值会被用作文档ID。

• 本地环境正常的原因：
  在本地运行时，可能由于数据量较小或任务运行时间较短，未触发重复数据的写入问题。

• Flink环境中出现问题的原因：
  Flink CDC在分布式环境下运行时，可能会因为以下原因导致文档ID重复：

  1. CDC事件重复投递：
     在非正常情况下（如故障发生），CDC工具（如Canal、Debezium、Maxwell等）只能保证at-least-once语义，可能导致重复的变更事件被投递到Kafka中，进而被Flink消费。
  2. Elasticsearch未定义主键：
     如果Elasticsearch结果表未定义主键，系统会自动生成随机文档ID。但由于Flink的分布式特性，多个并行任务可能会生成相同的随机ID，导致冲突。

2. 解决方案

方案一：为Elasticsearch结果表定义主键

为了避免文档ID重复，建议在Elasticsearch结果表中定义主键，并确保主键字段具有唯一性。具体操作如下：

1. 修改DDL语句：
   在创建Elasticsearch结果表时，添加PRIMARY KEY定义。例如：

   CREATE TABLE es_sink (
      user_id STRING,
      user_name STRING,
      uv BIGINT,
      pv BIGINT,
      PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
   ) WITH (
      'connector' = 'elasticsearch-7',
      'hosts' = '<yourHosts>',
      'index' = '<yourIndex>'
   );
   

   • PRIMARY KEY (user_id)：指定user_id作为主键，其值将作为Elasticsearch文档的ID。
   • NOT ENFORCED：表示不强制校验主键约束，适用于流式场景。

2. 确保主键字段唯一性：
   确保user_id字段在源数据中具有唯一性。如果源数据中没有唯一字段，可以通过组合字段生成唯一键。

方案二：启用Flink的去重机制

如果无法修改Elasticsearch结果表的主键定义，可以通过Flink的去重机制解决重复事件问题：

1. 设置作业参数：
   在Flink作业中，设置以下参数以启用去重功能：

   table.exec.source.cdc-events-duplicate=true
   

   • 该参数会在Flink中生成一个额外的有状态算子，使用主键对变更事件进行去重。

2. 定义主键：
   在Flink源表中定义主键，以便去重算子能够正确识别重复事件。例如：

   CREATE TABLE KafkaTable (
      origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL,
      origin_table STRING METADATA FROM 'value.table' VIRTUAL,
      user_id BIGINT,
      item_id BIGINT,
      behavior STRING,
      PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
   ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = 'user_behavior',
      'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
      'properties.group.id' = 'testGroup',
      'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
      'value.format' = 'canal-json'
   );
   

方案三：检查CDC工具的配置

如果问题仍然存在，可能是CDC工具（如Canal、Debezium、Maxwell等）在投递事件时出现了重复。请检查以下配置：

1. 确保CDC工具的投递语义：

   • 在正常情况下，CDC工具应保证exactly-once语义。
   • 在非正常情况下（如故障发生），CDC工具可能退化为at-least-once语义，导致重复事件。

2. 调整Flink消费策略：

   • 确保Flink从Kafka中消费数据时启用了exactly-once语义。例如，设置以下参数：

     execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE
     execution.checkpointing.interval=60000
     

3. 重要提醒

• 主键定义的重要性：
  强烈建议在Elasticsearch结果表中定义主键，以避免文档ID重复问题。

• CDC工具的语义限制：
  在分布式环境中，CDC工具的at-least-once语义可能导致重复事件，需结合Flink的去重机制处理。

• 测试与验证：
  在生产环境中部署前，请务必在测试环境中验证上述配置的有效性。

通过以上方案，您可以有效解决Flink CDC在分布式环境中向Elasticsearch写入数据时文档ID重复的问题。