使用flinkcdc同步mysql至mysql的数据，只会同步一次，修改源表后目标表没有变化

这个问题可能是由于Flink CDC的快照模式导致的。在Flink CDC中，有两照模式：initial_and_latest和only_snapshot。默认情况下，Flink CDC会使用initial_and_latest模式，这意味着它会在启动时获取源表的初始快照，并在后续时刻获取最新的快照。

要解决这个问题，你可以尝试将Flink CDC的快照模式更改为only_snapshot。这样，Flink CDC只会在启动时获取源表的初始快照，而不会在后续时刻获取最新的快照。你可以通过以下代码设置快照模式：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
impor org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.mysql.MySqlCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.SchemaDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.SourceDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.WatermarkDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.XyzDescriptor;
import org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil;
import org.apache.flink.table.sources.TableSource;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.table.utils.TableSchemaUtils;
import org.apache.flink.table.utils.TableTestBase;
import org.apache.flink.types.Row;

public class FlinkCDCSync {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 创建源表描述符
        SourceDescriptor sourceDescriptor = new SourceDescriptor("mysql", "cdc", "source");
        sourceDescriptor.property("hostname", "localhost");
        sourceDescriptor.property("port", "3306");
        sourceDescriptor.property("username", "root");
        sourceDescriptor.property("password", "123456");
        sourceDescriptor.property("database-name", "test");
        sourceDescriptor.property("table-name", "source_table");
        sourceDescriptor.property("scan.startup.mode", "initial_and_latest"); // 修改为 only_snapshot

        // 注册源表
        tableEnv.connect(sourceDescriptor).withSchema().inAppendMode().registerTableSource("source_table");

        // 创建目标表描述符
        TableDescriptor targetDescriptor = TableDescriptor.forConnector("jdbc")
                .schema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.INT())
                        .field("name", DataTypes.STRING())
                        .field("age", DataTypes.INT()))
                .option("connector", "jdbc")
                .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                .option("table-name", "target_table")
                .option("username", "root")
                .option("password", "123456")
                .build();

        // 注册目标表
        tableEnv.connect(targetDescriptor).withSchema().inAppendMode().registerTableSource("target_table");

        // 同步数据
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table");
        TableResult tableResult = tableEnv.executeSql("INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table");
    }
}

将scan.startup.mode属性设置为only_snapshot后，Flink CDC将只获取源表的初始快照，而不会在后续时刻获取最新的快照。这样，当源表发生变更时，目标表也会相应地更新。

这个问题可能是由于Flink CDC的快照模式导致的。在快照模式下，Flink CDC只会读取源表的初始状态，而不会监听后续的数据变更。要解决这个问题，你可以尝试将Flink CDC切换到实时模式。

首先，你需要修改Flink CDC的配置文件，将scan.startup.mode设置为latest-offset。这将使Flink CDC从源表的最新偏移量开始读取数据。

然后，你需要确保源表的数据变更被正确捕获。这可以通过在源表上创建一个触发器来实现。触发器可以在插入、更新或删除操作时记录binlog位置，以便Flink CDC可以从该位置开始读取数据。

以下是创建触发器的示例代码：

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER update_binlog_position
AFTER INSERT ON your_source_table
FOR EACH ROW
BEGIN
  -- 在这里记录binlog位置，例如将其存储在另一个表中
END$$

ELIMITER ;

最后，确保Flink CDC任务正在运行，并且可以正常处理源表的数据变更。如果问题仍然存在，建议检查Flink和CDC的日志以获取更多详细信息。

这个问题可能是由于Flink CDC的checkpoint设置不正确导致的。请尝试调整以下参数：

1. 增加execution.checkpointing.interval的值，例如设置为60000（单位为毫秒），表示每60秒进行一次checkpoint。
2. 增加execution.checkpointing.min-pause的值，例如设置为5000（单位为毫秒），表示在两次checkpoint之间至少暂停5秒。
3. 增加execution.chenting.max-concurrent-checkpoints的值，例如设置为1，表示最多同时进行一个checkpoint。

修改后的代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);

// 设置chepoint相关参数
envnableCheckpointing(60000); // 每60秒进行一次checkpoint
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(5000); // 在两次checkpoint之间至少暂停5秒
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 最多同时进行一个checkpoint

String sourceDDL = "CREATE TABLE my_table (id INT PRIMARY KEY, name STRING) WITH ('connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'password', 'database-name' = 'mydb', 'table-name' = 'my_table')";
TableResult result = tableEnv.executeSql(sourceDDL);

String sinkDDL = "CREATE TABLE my_sink_table (id INT PRIMARY KEY, name STRING) WITH ('connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb', 'username' = 'root', 'password' = 'password', 'table-name' = 'my_sink_table')";
tableEnv.executeSql(sinkDDL);

Table myTable = tableEnv.from("my_table");
Table mySinkTable = tableEnv.from("my_sink_table");

myTable.executeInsert("my_sink_table");

env.execute("Flink CDC Job");

如果问题仍然存在，请检查Flink和CDC的日志以获取更多详细信息。

这个问题可能是由于Flink CDC的checkpoint设置不正确导致的。请尝试以下解决方案：

1. 确保源表和目标表的数据类型是兼容的，否则同步过程中可能会出现错误。

2. 检查Flink CDC的配置文件，确保scan.startup.mode设置为latest-offset或0，以便从源表的最新位置开始同步数据。

3. 调整Flink的checkpoint配置，例如增加checkpoint.interval的值（默认为1000毫秒），以便更频繁地触发checkpoint。同时，可以增加state.backend的内存大小，以确保状态数据不会丢失。

4. 在Flink SQL中添加WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = '123456', 'database-name' = 'mydb', 'table-name' = 'mytable')来指定源表和目标表的信息。

5. 如果问题仍然存在，可以尝试升级Flink和CDC的版本，或者查看Flink的日志以获取更多详细信息。

这个问题可能是由于Flink CDC的快照模式导致的。在快照模式下，Flink CDC只会读取源表的初始状态，而不会监听后续的数据变更。要解决这个问题，你可以尝试将Flink CDC切换到实时模式。

首先，你需要修改Flink CDC的配置文件，将scan.startup.mode设置为latest-offset。这将使Flink CDC从源表的最新偏移量开始读取数据，并持续监听后续的数据变更。

然后，你需要确保源表的数据变更能够被Flink CDC捕获。这通常需要开启MySQL的二进制日志功能。你可以在MySQL的配置文件（如my.cnf）中添加以下配置：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
server-id=1

重启MySQL服务后，Flink CDC应该能够实时同步源表的数据变更到目标表。如果问题仍然存在，请检查Flink和Flink CDC的日志以获取更多信息。

您描述的情况是使用Apache Flink CDC同步MySQL数据到另一个MySQL数据库，但第一次同步后，源表数据发生变化时目标表没有相应更新，且Web UI中看不到运行的任务。

在Flink CDC实现MySQL到MySQL的实时数据同步时，需要确保任务是持久运行的，且能够捕捉到MySQL的增量变更数据。以下是一些可能的问题点和解决思路：

1. Flink作业未持久化运行：

   • 确保Flink作业是部署为流处理模式，即作业提交后会持续监听和处理数据变更事件，而不是一次性作业。
   • 如果使用的是SQL Client提交任务，需要确保任务启动时带有恰当的执行模式，例如 execute_sql --job-type=DataStream。

2. 检查CDC源配置：

   • 确认Debezium连接器正确配置了MySQL binlog监听，并且连接和读取binlog无误。
   • 确保Flink CDC任务配置了恰当的offset存储和恢复机制，以便在重启时能够从上次处理的位置继续读取。

3. 检查Sink配置：

   • 确认Flink Sink配置正确，能够将变更事件正确写入目标MySQL数据库。
   • 检查目标数据库的写入权限、表结构以及事务处理是否正常。

4. 监控与检查点：

   • 确认Flink任务启用了检查点或者保存点，以便在作业失败或重启时能够恢复状态并从断点处继续执行。
   • 检查作业的运行状态和日志，查找可能存在的错误信息。

5. Web UI：

   • 确认在Web UI中查看作业的状态是否正确，如果任务已经停止或者失败，需要找出原因并重新启动。
   • 检查Flink集群是否仍在运行，以及任务是否在集群中处于活动状态。

6. 代码或SQL示例：

   • 如果可能，请提供使用的Flink CDC配置代码或SQL脚本，以便进一步分析是否存在配置上的问题。

如果上述检查都无法解决问题，请查看Flink CDC任务的日志，以及Flink集群的监控信息，这些信息可以帮助诊断问题的真正原因。此外，也可以检查MySQL的binlog配置，确保binlog格式、GTID等相关设置满足Flink CDC的要求。