Flink CDC中debezium-json消息消费能直接开多并行度不？

我们是同主键放一个分区，并行消费 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在Flink CDC中，使用Debezium JSON消息格式进行消费时，可以通过调整并行度来实现多并发消费。您可以根据需求和系统资源情况，在Flink任务配置中设置适当的并行度。

要配置Flink CDC任务的并行度，可以通过以下方式之一：

1. 在代码中设置并行度：在Flink CDC任务的代码中，可以通过setParallelism()方法来设置任务的并行度。例如，env.setParallelism(4)将任务的并行度设置为4。

2. 使用命令行参数设置并行度：将并行度作为命令行参数传递给Flink提交任务的命令。例如，flink run -p 4 your-cdc-job.jar将任务的并行度设置为4。

需要注意的是，并行度的设置需要根据具体的场景需求、数据量、计算资源等因素进行评估和调整。合理的并行度设置可以提高任务的吞吐量和性能。

关于只保存"After"数据的问题，您可以通过编写自定义的Flink函数或操作符来过滤掉不需要的数据。在处理Debezium JSON消息时，您可以解析JSON，获取相应字段的值，并根据条件判断是否保留该记录。这样可以实现只保存"After"数据的需求。

需要注意的是，自定义过滤逻辑可能会增加一些额外的开销，如CPU计算和内存消耗。因此，在实际应用中，应根据数据量和性能需求进行评估，并进行适当的优化。

在Flink CDC中，Debezium-json消息消费确实可以开启多并行度。然而需要注意的是，当设置多并行度时，数据的顺序处理可能会受到影响。这是因为多个并行任务并行处理数据，并且数据到达的顺序可能无法保证。如果你需要保证数据的顺序处理，有以下几种方法可以尝试：使用单并行度，将 Flink CDC 作业的并行度设置为 1，这样只会有一个任务处理数据，确保了数据的顺序处理。但这也会限制作业的吞吐量和并行处理能力；使用时间属性进行分区，如果你的数据流中有时间属性（例如事件时间或处理时间），可以使用 Flink 的 EventTime 或 ProcessingTime 进行分区。通过对数据进行按键分区，确保同一键的数据由同一个任务处理，可以维护某种程度的顺序。

在Flink CDC中，debezium-json消息消费确实支持多并行度处理。不过需要注意的是，当设置多并行度时，可能会影响数据的顺序处理，因为多个并行任务会并行处理数据，而数据到达的顺序可能无法保证。如果你需要保证数据的顺序处理，可以尝试使用单并行度，将Flink CDC作业的并行度设置为1，这样只会有一个任务处理数据，确保了数据的顺序处理，但这也会限制作业的吞吐量和并行处理能力。另一种方法是使用时间属性进行分区，如果你的数据流中有时间属性（例如事件时间或处理时间），可以使用Flink的EventTime或ProcessingTime进行分区，通过对数据进行按键分区，确保同一键的数据由同一个任务处理，可以维护某种程度的顺序。

对于只保存after的数据的需求，你可以通过自定义转换函数来实现。具体的实现方式可能需要根据你的业务场景和数据源情况进行定制。同时，也需要注意，如果你在Flink CDC中使用Debezium JSON数据格式，但是只有"before"、"after"和"op"这三个字段，缺少其他字段（如timestamp）的话，可能的原因包括数据源配置问题，或者在CDC连接器中没有启用需要的字段。因此，在使用Debezium JSON格式处理数据时，确保正确的配置和使用对应的字段是非常重要的。

Flink CDC 中的 Debezium JSON 消息可以支持多并行度消费，这通常通过 Flink 的并行数据流处理机制来实现。在创建 Flink 作业时，你可以设置一个大于 1 的并行度（例如，setParallelism(4)），这样 Flink 就会在多个任务实例之间分配工作负载，从而提高处理速度和吞吐量。

请注意，虽然可以开启多并行度，但需要考虑到数据分区和一致性的问题。在使用多并行度时，你需要确保数据被正确地分发到不同的并行任务上，以避免产生不一致的结果。这可能涉及到对消息中的键进行哈希或者其他形式的数据分区策略。

至于只保存 after 数据的需求，这是完全可以做到的。在处理 Debezium JSON 消息时，你可以在自定义的 DeserializationSchema 或者 MapFunction 中解析 JSON 格式的消息，并仅提取 after 字段的值。以下是一个简单的示例：

// 使用 org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema 或者其他合适的 JSON 解析库
public class CustomDebeziumDeserializationSchema implements DeserializationSchema<Row> {
    @Override
    public Row deserialize(String message) throws IOException {
        // 假设这里使用了 JSON 库来解析 JSON 字符串为一个 JSON 对象
        JSONObject json = new JSONObject(message);

        // 提取 after 字段
        JSONObject afterJson = json.getJSONObject("after");

        // 将 after 字段转换为 Flink 的 Row 对象
        Row row = ...; // 使用 afterJson 创建 Row 对象

        return row;
    }

    ...
}

然后，在你的 Flink 作业中使用这个自定义的 DeserializationSchema：

DataStreamSource<String> source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my_topic", 
                           new CustomDebeziumDeserializationSchema(), 
                           kafkaProperties));

source.print();

这样，你就只会看到 after 数据字段的内容，而不会看到 before 和 op 等其他字段的信息。