Flink CDC里 解决办法是不是要设置好对应的重启策略啊？

是的，你理解得非常正确。在 Apache Flink 中，为了避免集群重启后 job 信息和运行状态丢失，确实需要配置 checkpoint 和 savepoint 功能。以下是详细说明：

1. Checkpoint: Checkpoint 是 Flink 用于容错和恢复的关键机制。通过定期在分布式存储（如 HDFS、S3 或其他兼容的存储系统）中持久化状态，当 Flink 集群出现故障或重启时，可以从最近一次成功的 checkpoint 快照恢复作业的状态。要在 Flink standalone HA 集群中启用 checkpoint，你需要在 flink-conf.yaml 文件中配置 checkpoint 相关参数，如 checkpoint directory、checkpoint interval 等，并确保 JobManager 和 TaskManager 启动时加载了这些配置。

2. Savepoint: Savepoint 是手动触发的 snapshot，可以独立于正常的 checkpoint 机制保存和恢复作业状态。在你的场景下，你可以在停止 Flink 作业之前手动触发 savepoint，然后在集群重启后使用该 savepoint 来恢复作业。这样，即使整个集群重启，也可以保持作业状态的一致性。

所以，为了防止重启后 job 信息和状态丢失，你需要确保以下几点：

• 启用并配置好 checkpoint 功能；
• 根据实际情况选择合适的 checkpoint 间隔；
• 可以考虑设置合理的 restart strategy（如 fixed-delay 策略），以便在失败时自动尝试重启作业并从 checkpoint 恢复；
• 如有必要，在停机维护前触发 savepoint，以备后续恢复作业状态之需。

是的，为了解决Flink CDC中重启后丢失job信息的问题，你可以设置合适的重启策略、checkpoint或savepoint。

1. 重启策略：在Flink配置文件（flink-conf.yaml）中，可以设置taskmanager.restart.strategy参数来指定重启策略。常见的策略有：

   • fixeddelay：固定延迟重启，即每次重启之间的等待时间固定。
   • fixeddelaywithbackoff：带退避策略的固定延迟重启，即每次重启之间的等待时间会逐渐增加。
   • norestart：不进行重启。

2. Checkpoint和Savepoint：在Flink作业中，可以使用Checkpoint和Savepoint来保存作业的状态。Checkpoint会在指定的时间间隔内将作业状态保存到外部存储系统中，而Savepoint则会将作业状态保存到内部状态管理系统中。通过设置合适的Checkpoint和Savepoint策略，可以在重启后恢复作业状态，避免丢失job信息。

以下是一个示例配置，展示了如何设置重启策略和Checkpoint：

# 设置重启策略为带退避策略的固定延迟重启
taskmanager.restart.strategy: fixeddelaywithbackoff

# 设置Checkpoint的触发条件和超时时间
execution.checkpointing.mode: exactly-once
execution.checkpointing.interval: 5000ms
execution.checkpointing.timeout: 30000ms

# 设置Checkpoint的存储路径
execution.checkpointing.dir: hdfs:///flink/checkpoints

# 设置Savepoint的触发条件和超时时间
execution.savepoint.trigger: manual
execution.savepoint.timeout: 30000ms

# 设置Savepoint的存储路径
execution.savepoint.dir: hdfs:///flink/savepoints

通过以上配置，你可以在重启后恢复作业状态，避免丢失job信息。

找个开发平台管理任务我推荐阿里云vvr。此回答来自钉群Flink CDC 社区。