Flink CDC中flinksql 维表实时更新延迟，都是怎么处理？

在Flink SQL中，可以采用几种方法处理维表实时更新延迟：

1. 保持实时关联：通过重试和优先处理维表数据来降低延迟；
2. 添加缓冲区：缓存主表和维表，等待一段时间后再进行同步；
3. 使用流式窗口或者实时ETL等技术来处理不同步的情况；
4. 设置超时时间来平衡同步效果和效率。

在Flink CDC中，处理Flink SQL维表实时更新延迟的问题可以采取以下几种方法：

1. 调整Flink任务参数：通过调整Flink任务的并行度、任务超时时间等参数，可以影响任务的处理速度和延迟。适当增加并行度可以加速数据处理，但同时也可能导致资源消耗增加。
2. 优化数据库性能：维表的数据来源于数据库，因此优化数据库的性能可以减少延迟。可以采取的方法包括增加数据库硬件资源、优化数据库索引、减少锁竞争等。
3. 使用状态保持：在Flink SQL中，可以使用状态保持来缓存已经处理过的数据，以便在数据源发生变化时能够及时更新维表。状态保持可以增加内存消耗，但可以提高实时更新的及时性。
4. 使用事件时间窗口：对于一些延迟较大的情况，可以尝试使用事件时间窗口来处理。在事件时间窗口内，将数据按照时间戳进行分组，并处理每个时间窗口内的数据。这样可以将延迟较大的数据分批处理，减少对整体数据流的影响。
5. 数据预处理：在数据源端进行预处理，将可能需要关联的维表数据提前准备好，或者将其与其他数据一起进行预处理，以减少实时处理时的关联成本。
6. 使用外部表：对于一些频繁变动的维表数据，可以考虑使用外部表来存储。外部表可以是一个单独的存储系统，如分布式文件系统或NoSQL数据库，其数据更新速度相对较快。在Flink SQL中，通过将外部表与维表进行关联，可以实现实时更新的目的。

在主流数据关联不到维表的情况下，可以考虑以下几种解决方案：

1. 数据补全：在主流数据中添加一些默认值或占位符，以保持数据的完整性。这样即使主流数据无法关联到维表，也可以保证数据处理过程的正常运行。
2. 数据过滤：在数据处理之前，通过编写自定义的过滤器或使用现有的过滤器，将无法关联到维表的数据过滤掉，以减少无效数据的处理量。
3. 数据去重：对于一些重复的数据，可以在数据处理之前进行去重处理，以减少数据量。去重可以通过使用唯一键或哈希算法等方式实现。
4. 数据存储：将无法关联到维表的数据存储到其他存储系统中，如分布式文件系统或NoSQL数据库。在需要时再进行手动关联或使用其他工具进行关联。

需要根据具体场景和需求选择合适的解决方案。

在 Flink CDC 中，可以采用多种方法处理维表实时更新滞后的问题：

1. 利用 Flink SQL 关联延迟设置，在维表发生变化之前将主流数据暂时保存起来，等待维表更新完毕再做关联；
2. 使用维表缓存，当主流数据更新滞后时，可以查询缓存中已有维表来进行临时关联；
3. 使用 Flink SQL 的窗口函数，只处理一部分数据流，避免整体流暂停。