Flink CDC里Lookup Join之后，再分组聚合，为什么跑了两天之后有点数据开始从0聚合？

在 Apache Flink 中，当你使用 Flink CDC 进行 Lookup Join 并随后进行分组聚合操作时，出现部分数据的聚合结果突然清零的情况，可能的原因包括但不限于以下几点：

1. 状态过期：

   • 即使没有明确设置 Time-To-Live (TTL)，如果 Flink 应用程序的状态后端实现了基于时间或大小的自动清理机制，则有可能因为某种触发条件导致状态被清除。例如，在 RocksDBStateBackend 中，默认情况下并没有 TTL，但如果开启了 checkpoint 期间的状态清理功能，且 checkpoint 间隔较大，长时间未更新的状态可能在做 checkpoint 清理时被删除。

2. 状态一致性问题：

   • 在大规模分布式环境下，状态可能分布在多个 TaskManager 上，如果发生了故障恢复或者 TaskManager 重启，状态恢复的过程中可能出现问题，使得部分状态未能正确恢复。

3. 事件时间和水印处理不当：

   • 如果聚合操作依赖于事件时间，并且水印策略设置不当，可能会导致某些迟到事件到达时，其对应的状态窗口已经被清除。

4. 数据分区变化：

   • 如果数据源的数据分区策略发生变化，导致原本应由同一算子处理的数据被分配到了不同的 Task 上，原有的状态自然对这部分新分配过来的数据无效，从而表现为从0开始聚合。

5. 状态清理策略：

   • 虽然 Flink CDC 自身没有直接指定 TTL，但在 Flink 整体应用级别，如果启用了 Checkpoint 且配置了清理策略（比如保留一定数量的 checkpoints），那么旧的 checkpoint 中的状态会被丢弃，仅保留最近几个 checkpoint 的状态。如果某个 Task 的历史状态不再被任何 checkpoint 保存，那么在恢复时就会丢失这部分状态。

要准确诊断这个问题，你需要进一步查看 Flink 应用的日志，检查 Checkpoint 和 State Backend 的配置，分析状态管理和 checkpoint 过程中的行为，以及检查是否有任何上游系统的变化可能导致数据分区或顺序的不一致。同时，确保聚合操作使用的事件时间窗口和水印策略能够适应业务需求，防止过早清理状态。

在Flink CDC中进行Lookup Join操作后再进行分组聚合，如果出现数据从0开始聚合的情况，这可能是由于状态后端的过期机制导致的。Flink提供了不同的状态后端来存储作业的状态，每种状态后端都有其特定的配置和行为。即使没有显式设置TTL（Time-To-Live），状态后端可能因为其他原因如内存限制而清除老的状态数据。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方面：

1. 检查状态后端配置：确认您使用的状态后端的配置是否正确。例如，如果您使用的是RocksDBStateBackend，可能需要调整其存储大小或刷盘策略。
2. 状态后端的选择：根据您的具体需求选择合适的状态后端。例如，如果状态数据量非常大，可能需要选择支持外部存储的状态后端。
3. 监控状态大小和TTL：监控状态的大小和TTL设置，确保状态不会因为达到最大值而被清除。
4. 代码逻辑检查：检查您的Flink作业代码，确保没有逻辑错误导致状态被错误地重置。
5. 版本兼容性：确保您使用的Flink CDC版本与Flink版本兼容，并且已经过充分的测试。
6. 日志和监控：查看Flink的日志和监控指标，以获取更多关于状态被清除的详细信息。
7. 社区支持：如果问题依然无法解决，可以考虑寻求Flink社区的帮助，可能有其他用户遇到过类似的问题并找到了解决方案。

总之，Flink CDC是一个强大且不断发展的工具，但在实际生产环境中使用时，确实需要基于充分的实践测试来确保稳定性和可靠性。如果您遇到数据不一致的问题，务必仔细检查所有可能的原因，并采取相应的措施来解决问题。

这种基本是状态生命周期过期导致的。此回答来自钉群Flink CDC 社区。