Flink CDC 里升级新版后，为什么成这样了？

您的问题提到“Flink CDC 里升级新版后，为什么成这样了？”，但并未具体描述遇到的问题或异常现象。为了更好地帮助您解决问题，请先明确以下几点：

1. 具体问题描述：升级后遇到了什么异常或不符合预期的行为？例如，是否出现错误日志、性能下降、功能失效等。
2. 升级版本信息：您是从哪个版本升级到哪个版本？例如，从 VVR 8.0.1 升级到 VVR 8.0.5。
3. 使用场景：您当前的 Flink CDC 使用场景是什么？例如，MySQL CDC、MongoDB CDC 或其他连接器。

如果您能补充上述信息，我可以为您提供更精确的解答。以下是基于知识库中可能的相关问题和解决方案的分析：

可能的原因及解决方案

1. MySQL CDC 全量读取后不读增量数据

• 问题原因：
  • 如果您使用的是 RDS MySQL 5.6 的备库或只读实例，可能会因为该实例未向日志文件写入数据，导致下游同步工具无法读取增量变更信息。
• 解决方案：
  • 建议切换到可写实例，或者将 RDS MySQL 升级至更高版本（如 5.7 或 8.0）。
  • 检查 MySQL 的 Binlog 配置，确保 Binlog_Do_DB 和 Binlog_Ignore_DB 设置正确，避免某些库的 Binlog 被忽略。

2. MongoDB CDC 全量读取阶段失败后无法从 Checkpoint 恢复

• 问题原因：
  • 如果未启用增量快照功能，MongoDB CDC 在全量读取阶段失败后可能无法从 Checkpoint 恢复。
• 解决方案：
  • 在 WITH 参数中配置 'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true'，以支持从 Checkpoint 恢复读取数据。

3. 重复的变更事件导致计算结果异常

• 问题原因：
  • 在非正常情况下（如故障发生），CDC 工具（如 Canal、Maxwell、Debezium）可能只能保证至少一次（at-least-once）的投递语义，导致重复的变更事件被投递到 Kafka 中。
• 解决方案：
  • 在 Flink 作业中设置参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate=true，并在源表上定义主键（PRIMARY KEY）。Flink 会生成一个额外的有状态算子，对变更事件去重并生成规范化的 changelog 流。

4. 表结构变更未同步到下游存储

• 问题原因：
  • 如果使用 MongoDB CDC，早期版本可能不支持表结构变更同步。
• 解决方案：
  • 确保您使用的是最新版本（如 VVR 8.0.5），该版本支持 MongoDB 源表的表结构变更同步，并新增了自动加列功能。
  • 使用 CTAS 或 CDAS 语句将表结构变更同步到下游存储。

5. 性能优化相关问题

• 问题原因：
  • 新版本可能引入了性能优化（如通用增量 Checkpoint 和 Unaligned Checkpoint），但需要合理配置 Checkpoint 间隔时间。
• 解决方案：
  • 根据业务需求调整 Checkpoint 间隔时间。例如，如果全量读取完成后需要较长时间才能进入增量读取阶段，可以缩短 Checkpoint 间隔时间。

6. 平台功能变更导致的兼容性问题

• 问题原因：
  • 新版本可能对平台功能进行了调整，例如控制台目录结构优化、任务编排能力增强等。
• 解决方案：
  • 查看升级公告，了解新版本的功能变更和优化点。如果发现不兼容问题，可以通过提交工单联系技术支持团队协助解决。

总结与建议

• 如果问题仍未解决，请提供更详细的错误信息或日志内容，以便进一步分析。
• 建议定期关注阿里云实时计算 Flink 版的升级公告，及时了解新版本的功能更新和缺陷修复。

希望以上信息对您有所帮助！如有其他疑问，请随时补充说明。