Flink CDC有个场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，这个有人遇到过吗？

可能是因为Kafka分区不均衡导致的。由于b和b_grey只向4个分区发送数据，而a和a_grey则向所有8个分区发送数据，因此当您切换到b和b_grey时，Flink可能需要更长时间来处理所有分区的数据，从而导致水印推进困难。
为了缓解这个问题，您可以考虑以下几种方法：

• 均衡分配数据：确保每个Kafka分区都接收到足够多的数据，这样Flink就可以同时处理多个分区，从而更快地推进水印。
• 提高吞吐量：通过增加任务并发度或优化代码等方式，提高Flink处理数据的能力，使水印能够快速推进。
• 调整水印策略：在某些情况下，您可以尝试调整水印策略，例如降低水印阈值，允许更多的乱序数据进入窗口，或者启用懒评估模式等。

这个问题可能是由于Flink在处理灰度切换时，时间戳推进不准确导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 使用AssignerWithPeriodicWatermarks接口自定义一个带有周期性水印的时间戳分配器，这样可以更好地控制水印的生成和推进。例如：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;

public class CustomTimestampAssigner implements AssignerWithPeriodicWatermarks<Row> {
    private long currentMaxTimestamp;

    @Override
    public long extractTimestamp(Row element, long previousElementTimestamp) {
        // 提取事件时间戳并更新currentMaxTimestamp
        long timestamp = element.getField(0); // 假设时间戳字段为第一个字段
        currentMaxTimestamp = Math.max(currentMaxTimestamp, timestamp);
        return timestamp;
    }

    @Override
    public Watermark getCurrentWatermark() {
        // 生成当前的最大水印
        long maxTimestamp = currentMaxTimestamp - 5000; // 假设允许的最大延迟为5秒
        return new Watermark(maxTimestamp);
    }
}

1. 在使用withTimestampAssigner时，传入自定义的时间戳分配器：

DataStream<Row> aStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(...))
    .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomTimestampAssigner())
    .keyBy(...)
    .map(...);

1. 如果问题仍然存在，可以尝试调整getCurrentWatermark中的延迟阈值，以适应不同的数据流情况。