Flink有一个问题，如果有topic被删除了会一直报warning日志，应该对性能也有影响？

在 Apache Flink 中，如果使用正则表达式匹配 Kafka 主题并且某个主题被删除了，那么确实可能会出现警告日志，并可能对性能产生影响。这是因为 Flink 会定期检查所有与正则表达式匹配的主题，并尝试从这些主题中读取数据。

要解决这个问题并减少不必要的日志和性能影响，你可以考虑以下方法：

1. 显式列出主题：而不是使用正则表达式匹配所有的主题，可以明确地列出需要消费的主题。这样，Flink 就不会尝试从已经被删除的主题中读取数据。

2. 监听主题创建和删除事件：如果你的应用程序需要动态订阅新创建的主题，可以使用 Kafka 的 __consumer_offsets 主题来监控主题的创建和删除事件。然后，你可以根据这些事件动态地更新你的 Flink 应用程序以处理新的主题。

3. 过滤不存在的主题：如果你仍然希望使用正则表达式匹配主题，可以在应用程序中添加逻辑来检查主题是否存在。如果主题不存在，你可以忽略它，而不是生成警告日志。

是的，当 Flink 的 Kafka 数据源或数据接收器配置了一个不存在的主题时，它会持续产生 warning 级别的日志。这可能会对性能产生一些影响。

在 Flink 中，当设置了不存在的 Kafka 主题时，Flink 将尝试连接到 Kafka，并不断尝试获取该主题的元数据信息。由于主题不存在，每次尝试都会返回错误，并触发警告日志记录。这个过程会消耗一定的资源和时间，对性能造成一定的影响。

为了避免此问题，您可以采取以下措施：

1. 确保 Kafka 主题存在：在配置 Flink 应用程序之前，确保所使用的 Kafka 主题已经正确创建并可用。

2. 更新应用程序配置：如果您的 Flink 应用程序配置了不存在的主题，请及时更新配置文件或代码，以使用有效的主题。

3. 日志级别调整：您可以考虑将日志级别调整为更高的级别（如 WARN 或 ERROR），以减少对性能的影响。请注意，这样做可能会隐藏其他有用的警告信息，因此请谨慎操作。

4. 监控和优化：监控 Flink 的资源使用情况和性能表现，特别关注与 Kafka 连接和数据源相关的指标。根据实际情况进行调整和优化，以提高性能和稳定性。