flinkcdc oracle connector 源库有600万数据，这个是咋回事呢？

根据您描述的问题，Flink CDC Oracle Connector 在源库中有 600 万数据，但 Flink UI 显示只有 60 万数据。这种情况可能由以下几个原因导致：

1. 全量阶段数据读取不完整

Flink CDC 在读取 Oracle 数据时分为两个阶段：全量阶段（Snapshot Phase） 和 增量阶段（Binlog Phase）。如果全量阶段未能正确完成，可能会导致部分数据未被读取。

可能原因：

• 全量阶段中断：在全量阶段，Flink CDC 会通过查询 Oracle 表的全量数据来初始化状态。如果作业在全量阶段发生 Failover 或其他异常中断，可能导致部分数据未被读取。
• 分片读取限制：Flink CDC 在全量阶段会对表进行分片读取（Chunk-based Snapshotting）。如果分片配置不合理，可能导致某些分片未被正确处理。

解决方案：

• 检查作业日志，确认全量阶段是否成功完成。如果发现中断，可以尝试重新启动作业，并确保作业运行环境稳定。
• 调整分片大小参数 chunk.size，以优化全量阶段的读取效率。例如：

  'chunk.size' = '10000'
  

  这将控制每个分片的大小，避免因分片过大或过小导致的问题。

2. 增量阶段未完全消费

在全量阶段完成后，Flink CDC 会切换到增量阶段，通过 Oracle 的 Redo Log 或 Archive Log 捕获增量数据。如果增量阶段的数据消费速度较慢，可能导致 Flink UI 显示的数据量与实际数据量不符。

可能原因：

• 反压问题：下游算子（如聚合、Sink 等）处理速度较慢，导致 Source 端无法及时消费增量数据。
• Log 文件清理：Oracle 的 Redo Log 或 Archive Log 文件可能已被清理，导致增量数据丢失。

解决方案：

• 检查 Flink UI 中是否存在反压现象。如果存在反压，可以通过以下方式优化：
  • 增加下游算子的并行度。
  • 优化 Sink 端的写入性能。
• 确保 Oracle 的 Redo Log 和 Archive Log 文件保留时间足够长。可以通过以下 SQL 查询和调整保留时间：

  SHOW PARAMETER ARCHIVE_LAG_TARGET;
  ALTER SYSTEM SET ARCHIVE_LAG_TARGET=1800 SCOPE=BOTH;
  

3. 数据过滤或转换问题

Flink CDC 在读取数据时，可能会对数据进行过滤或转换。如果配置了过滤条件或自定义的 DeserializationSchema，可能导致部分数据被丢弃。

可能原因：

• 过滤条件：如果在 Flink SQL 或 DataStream API 中配置了过滤条件（如 WHERE 子句），可能导致部分数据未被读取。
• DeserializationSchema 配置错误：如果使用了自定义的 DeserializationSchema，可能存在解析错误，导致部分数据被丢弃。

解决方案：

• 检查 Flink SQL 或 DataStream API 的配置，确认是否存在过滤条件。如果有，确保过滤条件符合预期。
• 如果使用了自定义的 DeserializationSchema，检查其逻辑是否正确，确保所有数据都能被正确解析。

4. Flink UI 数据统计延迟

Flink UI 显示的数据量是基于 Source 端的统计信息。如果统计信息更新延迟，可能导致显示的数据量与实际数据量不符。

可能原因：

• 统计信息延迟：Flink 的 Metrics 更新可能存在延迟，尤其是在高吞吐场景下。
• Checkpoint 未完成：如果 Checkpoint 未完成，可能导致部分数据未被计入统计。

解决方案：

• 确保 Checkpoint 配置合理，并观察 Checkpoint 是否正常完成。例如：

  execution.checkpointing.interval: 60000
  execution.checkpointing.mode: EXACTLY_ONCE
  

• 等待一段时间后刷新 Flink UI，观察数据量是否更新。

5. 版本兼容性问题

您提到使用的是 Flink CDC 2.2 版本和 Flink 1.13 版本。可能存在版本兼容性问题，导致数据读取异常。

可能原因：

• Flink CDC 与 Flink 版本不匹配：Flink CDC 2.2 版本可能对 Flink 1.13 的支持有限。
• Oracle Connector Bug：Flink CDC 2.2 版本可能存在已知的 Bug，影响数据读取。

解决方案：

• 升级到更高版本的 Flink CDC 和 Flink。例如，Flink CDC 2.3 或更高版本对 Flink 1.13 的支持更完善。
• 检查 Flink CDC 的 Release Notes，确认是否存在相关 Bug，并应用官方提供的修复补丁。

总结

根据上述分析，建议您按照以下步骤排查问题： 1. 检查全量阶段是否成功完成，并调整分片大小参数。 2. 检查增量阶段是否存在反压或 Log 文件清理问题。 3. 确认是否存在数据过滤或转换问题。 4. 观察 Flink UI 数据统计是否延迟，并优化 Checkpoint 配置。 5. 考虑升级到更高版本的 Flink CDC 和 Flink。

如果问题仍未解决，请提供更详细的日志信息，以便进一步分析。