Flink CDC里如果上游没办法限制数据流量 sink doris有办法限制写入流量吗 ？

在Apache Flink CDC中，如果上游无法限制数据流量，确实可以对Flink Sink Doris的部分进行流量控制，以避免Doris端因为写入速率过高而无法处理。以下是一些可能的解决方案：

1. Flink侧限流：

   • 背压 (Backpressure)：Flink本身就具备背压机制，可以通过自动调节源和sink之间的数据传输速率，防止数据积压。当sink端处理速度较慢时，Flink会自动减慢数据读取速度，以适应下游处理能力。
   • Sink Rate Limiting: 可以通过Flink Sink Connector的参数或者自定义SinkFunction实现限流逻辑，比如控制每次批量写入的数据量或延时。

2. Doris侧优化：

   • 分区策略：合理设计Doris表的分区策略，可以分散写入压力，提高并发写入性能。
   • Batch Write：确保Flink CDC向Doris写入数据时使用批量写入模式，这样可以减少网络交互次数，提高写入效率。
   • Doris Load Balancing：如果Doris是集群部署，确保负载均衡配置得当，充分利用集群资源。

3. 中间缓冲与错误处理：

   • Checkpoints & Retries：检查Flink作业的Checkpoint配置，确保在失败后能够通过Checkpoint恢复并重试写入。
   • Buffer Size & Flush Policy：设置合理的缓冲区大小和flush策略，避免一次性写入太多数据导致Doris端无法处理。

对于你提到的Records Sent很多但Doris中没有数据的问题，首先需要排查几个关键点：

• Flink CDC配置：确认Sink到Doris的配置是否正确，包括连接参数、表名等。
• 错误处理与告警：检查Flink任务的日志，查看是否有错误信息，例如网络连接错误、数据格式错误、Doris端拒绝写入等情况，并确保有完善的错误处理和告警机制。
• Doris端问题排查：检查Doris的写入日志，确认是否真的没有接收到任何数据，还是因为某种原因（如DDL变更、表映射错误等）导致数据没有正确写入。

如果经过排查发现数据确实没有到达Doris端，那么可能需要调整Flink CDC任务的配置，如增加数据缓冲、限流、或者改进错误重试策略，确保数据可靠传输到Doris。同时，也要确认Doris集群的健康状况和写入能力。