Flink CDC1.16.0 1.17.1 版本 ，job也提交不了，什么原因？

根据您描述的问题，Flink CDC 1.16.0 和 1.17.1 版本在运行多个双流 JOIN 的作业时出现卡顿、Web UI 无响应以及无法提交新作业的情况，可能与以下几个方面的原因相关。以下是详细分析和解决方案：

1. 资源不足导致的性能瓶颈

当运行多个双流 JOIN 作业时，尤其是涉及大宽表的场景，可能会因为资源分配不足而导致系统卡顿或无响应。

原因分析

• 双流 JOIN 操作通常会维护较大的状态数据（State），尤其是在未合理设置状态生命周期（TTL）的情况下，状态数据会持续增长，占用大量内存和磁盘资源。
• 如果多个作业同时运行，且每个作业的状态数据较大，可能会导致 TaskManager 内存耗尽或 GC 压力过高，从而影响系统的整体性能。
• Web UI 的无响应可能是由于 JobManager 或 TaskManager 的资源被耗尽，导致无法及时处理用户请求。

解决方案

1. 优化状态管理：

   • 使用 JOIN_STATE_TTL Hint 为双流 JOIN 的左右流分别设置合理的状态生命周期（TTL）。例如，左流可以设置较短的 TTL（如 12 小时），右流可以设置较长的 TTL（如 18 天）。
   • 示例配置：

     SELECT /*+ JOIN_STATE_TTL('left_table' = '12h', 'right_table' = '18d') */ *
     FROM left_table
     JOIN right_table ON left_table.key = right_table.key;
     

   • 合理设置全局状态 TTL 参数 table.exec.state.ttl，以控制状态数据的过期时间。

2. 增加资源配置：

   • 提高 TaskManager 和 JobManager 的内存配置，确保有足够的资源处理多个作业。
   • 在阿里云实时计算 Flink 版中，可以通过调整 CU（Compute Unit）数量来增加资源分配。

3. 监控和调优：

   • 使用阿里云提供的监控工具，查看 TaskManager 的内存使用情况、GC 时间以及反压（Backpressure）情况。
   • 如果发现反压较高，可以参考文档中的调优方法，减少状态大小或优化 JOIN 操作。

2. State Backend 配置问题

State Backend 的选择和配置对双流 JOIN 作业的性能有重要影响。

原因分析

• 如果使用的是 RocksDB 作为 State Backend，可能会因为磁盘 I/O 性能不足导致作业卡顿。
• Gemini StateBackend 在双流 JOIN 场景下支持 KV 分离优化，但需要显式开启该功能。

解决方案

1. 启用 KV 分离优化：

   • 在作业配置中添加以下参数，强制开启 KV 分离优化：

     table.exec.join.kv-separate: FORCE
     

   • 该功能仅对 Gemini StateBackend 生效，请确保您的作业使用了 Gemini StateBackend。

2. 优化 Checkpoint 配置：

   • 增加 Checkpoint 间隔时间，避免频繁的 Checkpoint 操作对性能造成影响：

     execution.checkpointing.interval: 180s
     

   • 确保 State 数据的生命周期（TTL）与 Checkpoint 配置相匹配，避免因状态过大导致 Checkpoint 失败。

3. 自定义函数或逻辑阻塞

如果作业中使用了自定义函数（UDF），可能会因为实现问题导致任务阻塞。

原因分析

• 自定义函数的 close 方法中可能存在长时间阻塞的操作，或者计算逻辑未及时返回结果，导致 Task 无法正常退出。
• 当作业 Failover 或退出时，TaskManager 可能会因为超时而被强制停止，进一步影响系统的稳定性。

解决方案

1. 排查自定义函数：

   • 检查所有自定义函数的实现，确保 close 方法中没有长时间阻塞的操作。
   • 如果发现阻塞问题，可以通过设置 task.cancellation.timeout 参数为 0 来调试，找到处于 Cancelling 状态的 Task 并查看其栈信息：

     task.cancellation.timeout: 0
     

   • 注意：该参数仅用于调试，请勿在生产环境中使用。

2. 优化计算逻辑：

   • 确保自定义函数的计算逻辑高效且无死循环，避免对系统性能造成影响。

4. 平台版本升级建议

根据知识库资料，实时计算 Flink 版在 2024 年 9 月 11 日发布了新版本，包含多项性能优化和缺陷修复。建议您升级到最新版本以解决潜在的兼容性问题。

升级建议

1. 升级引擎版本：

   • 升级到 VVR 8.0.7 或更高版本，该版本支持更精准的算子状态生命周期（TTL）Hints，并优化了 MySQL CDC 和 Redis 连接器的性能。
   • 升级操作请参见阿里云实时计算控制台的作业引擎版本升级指南。

2. 验证新功能：

   • 新版本支持通过 Hints 为双流 JOIN 和分组聚合算子单独设置 TTL，您可以尝试使用这些功能优化作业性能。

总结

针对您描述的问题，建议从以下几个方面入手： 1. 优化状态管理：合理设置状态生命周期（TTL），减少状态大小。 2. 调整资源配置：增加 TaskManager 和 JobManager 的内存，提升系统性能。 3. 启用 KV 分离优化：确保使用 Gemini StateBackend 并开启 KV 分离功能。 4. 排查自定义函数：检查是否存在阻塞逻辑，优化计算实现。 5. 升级引擎版本：升级到最新版本以获得性能优化和缺陷修复。

如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队，提供详细的日志和作业配置信息以便进一步排查。