通过flinkcdc 3.0.1 把mysql 同步怎么处理？

当使用Flink CDC 3.0.1从MySQL同步数据到StarRocks时，如果遇到Source（即MySQL）CPU或资源占用达到100%的情况，这通常意味着MySQL服务器在处理变更数据捕获(CDC)请求、事务日志读取或者其他相关操作时遇到了瓶颈。针对这个问题，可以从以下几个方面进行排查和优化：

1. MySQL侧资源监控与调优：

   • 检查MySQL服务器的系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等是否饱和。
   • 确认MySQL的binlog_format设置正确且适合CDC需求，比如应设为ROW格式。
   • 调整MySQL的max_binlog_size、binlog_cache_size等相关参数，以适应CDC带来的额外负载。
   • 分析并适当调整影响MySQL性能的SQL查询、索引优化及其他数据库配置。

2. Flink CDC Connector配置调优：

   • 检查Flink CDC连接器的相关配置，如并行度设置是否合理，避免过度并发读取MySQL导致压力过大。
   • 考虑增加fetch.size限制每次拉取的数据量，或者增大buffer.memory.size控制缓冲区大小，确保既能有效利用资源又能避免过度消耗MySQL资源。
   • 如果Flink CDC支持过滤条件或表白名单/黑名单，确认只同步必要的数据，减少无用数据传输和处理。

3. 流量控制与错误处理：

   • 考虑在Flink作业中添加适当的背压策略，让上游MySQL在下游StarRocks无法及时处理时能够适当减缓数据同步速度。
   • 对于可能发生的错误和异常情况进行妥善处理，避免因错误重试导致MySQL持续繁忙。

4. 扩容与架构优化：

   • 如果MySQL确实不堪重负，可能需要考虑数据库层面的水平扩展，例如引入读写分离、增加从库等方案。
   • 对于Flink任务本身，也可以考虑提高整个Flink集群的资源配置，并合理分配TaskManager资源，使得数据同步处理能力增强。

5. 监控与报警：

   • 建立健全的监控体系，一旦MySQL资源使用率超过阈值，触发告警以便及时发现和处理问题。