Flink CDC里启动任务之后，为什么莫名出现重复？

根据您描述的情况，Flink CDC 任务在执行 checkpoint 时出现了数据量小且耗时长的问题，同时任务容易失败并出现重复读取 MySQL binlog 的现象。这可能是由于一些配置或环境问题导致的。以下是一些建议来解决这个问题：

1. 检查资源配置：确保 Flink 集群的配置足够支持 checkpoint 操作。如果资源不足，checkpoint 过程可能会变得缓慢或失败。特别关注 TaskManager 的资源使用情况，如 CPU、内存和磁盘空间。

2. 调整 checkpoint 间隔：尝试增加 checkpoint 的间隔时间，以减少对系统资源的占用。可以在 Flink 配置文件中设置 execution.checkpointing.interval 参数来调整间隔时间。

3. 优化并行度：根据您的数据量和处理需求，适当调整任务的并行度。过高的并行度可能导致 checkpoint 竞争和性能下降。

4. 检查网络连接：确保 Flink 集群与 MySQL 数据库之间的网络连接稳定。不稳定的网络可能导致 checkpoint 过程中的数据丢失或同步失败。

5. 查看日志文件：仔细查看 JobManager 和 TaskManager 的日志文件，以获取更多关于问题的详细信息。尽管没有明显的错误消息，但可能会有其他有用的调试信息。

6. 升级版本：考虑升级 Flink 和 CDC 的版本。新版本可能修复了与 checkpoint 相关的问题，并提供了更好的性能和稳定性。

7. 寻求社区支持：如果问题仍然存在，建议向 Flink CDC 社区寻求帮助。在社区论坛或邮件列表中提问，提供详细的配置信息、日志片段和问题描述，以便社区成员能够更好地帮助您解决问题。

请注意，这些建议是基于一般情况提出的，并不能保证解决所有可能的问题。具体的解决方法可能需要根据实际情况进行调整。

在 Apache Flink 中，Checkpoint 是一种容错机制，它周期性地保存作业的状态，以便在发生故障时能够从最近的 Checkpoint 恢复状态并继续处理。如果 Checkpoint 的 checkpointed data size 很小但生成时间非常长（超过半小时），并且没有明显错误提示，同时观察到作业一直在尝试读取 MySQL binlog 的同一片段，那么可能存在以下几个潜在的问题：

1. MySQL Binlog 同步滞后：

   • Flink CDC 可能因为某种原因无法及时跟上 MySQL 的 binlog 更新速度，例如网络延迟、MySQL Server 压力大、binlog 传输速度慢等。你需要检查 MySQL Server 的性能指标以及 Flink CDC 任务与 MySQL 的网络连接状况。

2. Flink Checkpoint 机制设置不当：

   • Flink 的 Checkpoint interval 或超时时间设置得不合理，可能导致 Checkpoint 过于频繁或者等待时间过长。检查并适当调整 checkpointInterval 和 checkpointTimeout 参数。

3. 并发与资源限制：

   • 如果 Flink 任务并发度设置较低或者所在集群资源紧张，可能会导致处理速度跟不上 binlog 的生成速度，进而影响 Checkpoint 完成。考虑提高任务并发度或者优化资源配置。

4. 状态后端问题：

   • 存储 Checkpoint 数据的状态后端可能出现问题，如 HDFS、S3 等存储系统的性能瓶颈或不稳定情况。检查状态后端的健康状况和性能指标。

5. CDC Connector 版本兼容性问题：

   • 使用的 Flink 1.7.0 与 Flink CDC 3.0.0 版本组合可能存在兼容性问题。尽管 Flink CDC 通常会注明与哪些 Flink 版本兼容，但最好确认一下所使用的组合是否经过充分测试。

6. 阻塞或死锁：

   • 检查是否存在其他未记录的错误，比如任务内部的阻塞操作或死锁，这可能使得任务虽然看似还在运行但实际上卡在某个环节。

解决方案：

• 排查 MySQL Server 和网络：

  • 确保 MySQL Server 能够稳定提供 binlog 数据，并检查网络连接是否稳定。

• 优化 Flink 配置：

  • 调整 Flink 作业的 Checkpoint 相关配置，包括增大 Checkpoint 间隔，减少 Checkpoint 期间对系统资源的竞争。

• 监控与日志分析：

  • 加强作业的监控，深入分析 Flink 和 MySQL CDC Connector 的日志，寻找更深层次的线索。

• 升级组件版本：

  • 考虑升级 Flink 到一个与 Flink CDC 更兼容的版本，确保两者之间的协同工作更加稳定。

• 资源分配与任务并发度：

  • 根据实际负载调整 Flink 作业的资源需求，适当增加并发度。