请问一下Flink，我进行双流join之后，为什么右表的数据没有了啊？

超过了这个时间没数据更新，右边就会匹配不到,state有默认存储时间的.这个是不好的，state时间越长，状态越大，推荐维表join,双流join推荐的是双方数据在默认的ttl内都有更新过来,如果你的维表数据不大，flink 1.18 SQL中可以对不同流的的ttl设置存储时间.你的flink如果不是1.18 ，推荐用维表join，维表join是根据a表的时间去实时去数据库拿取，当然你也可以设置缓存，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

如果你在 Apache Flink 中进行了双流 Join 之后，发现右表的数据不见了，请检查以下内容：

1. 时间窗口：你可能设置的时间窗口太短，导致 Join 出来的数据不足以包含右表的所有数据。
2. 数据类型：右表中的数据可能与左表不兼容，导致无法进行 Join。
3. 水印设置：你可能没有正确设置水印，导致数据丢失。

你可以尝试以下解决方案：

1. 调整时间窗口：适当延长时间窗口的长度，以涵盖更多右表的数据。
2. 检查数据类型：确保左右表中的数据类型相匹配。
3. 检查水印设置：检查水印设置是否正确，并且不会导致数据丢失。

另外，Flink SQL 提供了一些配置选项来处理这些问题，例如 timeCharacteristic 和 eventTimeWatermark 等，你可以在 SQL 代码中设置这些参数来更改 Join 行为。但是，你还需要确保其他设置（例如 watermarkStrategy 和 allowedLateness）是正确的。

在Flink中进行双流join操作时，右表的数据没有了可能是由于以下原因：

1. 左、右表的进入时机不一致，导致原本可以关联的数据无法匹配上。
2. 窗口设置不合理，可能导致没有满足条件的数据触发window join。
3. watermark的设置可能不够合理，导致某些数据被误判为迟到而被过滤掉。
4. state数据的保存策略可能有问题，如state数据过多导致内存溢出或不会自动清理过期的state数据。

为了解决上述问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保左、右表的进入时机尽可能一致，或者调整窗口大小以适应数据流入的节奏。
2. 检查并优化watermark的设置，确保它能够准确地表示数据的真实时间。
3. 对于state数据，考虑设置ttl过期策略，使其在一段时间后自动被清理，从而避免内存溢出的问题。
4. 如果使用了状态算子，请确保key的选择是合适的，以便能够正确关联左、右两表的数据。