Flink CDC里控制台频繁打印这些信息一般是因为什么，是正常现象还是异常现象？

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小小鹿鹿鹿 2024-04-03 11:54:45 84 版权

阿里云 AI 助理回答

在使用 Flink CDC 时，如果控制台频繁打印某些信息，可能是由以下原因导致的。这些信息可能是正常现象，也可能是异常现象，需要根据具体情况进行分析和判断。

在非正常情况下（例如发生故障时），Debezium 只能保证 at-least-once 的投递语义，这可能导致重复的变更事件被投递到 Kafka 中。当 Flink 消费这些事件时，可能会频繁打印与重复事件相关的日志信息。

解决方法：
- 将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置为 true。
- 在源表上定义 PRIMARY KEY，Flink 系统会生成一个额外的有状态算子，使用 PRIMARY KEY 对变更事件去重并生成规范化的 changelog 流。
是否正常：
如果是由于故障导致的重复事件，这是 Debezium 的预期行为，但需要通过上述配置进行处理以避免对下游计算产生影响。

如果数据流中存在乱序数据，Flink 可能会频繁打印与 Watermark 或延迟数据相关的日志信息。例如，迟到的数据可能被丢弃，或者触发了延迟窗口计算。

原因分析：
- 数据源中的乱序数据未正确处理。
- Watermark 配置不合理，导致部分数据被认为是迟到数据。
解决方法：
- 使用 Print Sink 或 Log4j 确认数据源中是否存在乱序数据。
- 根据乱序程度合理设置 Watermark，例如：
```
WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
```
- 调整窗口触发策略，允许一定程度的延迟数据处理。
是否正常：
数据乱序在分布式流处理中是常见现象，但如果频繁打印相关日志，则需要优化 Watermark 和窗口配置。

在维表 JOIN 场景中，如果查询不到数据，Flink 可能会频繁打印与维表缓存或查询失败相关的日志信息。

如果 Flink 作业的 Checkpoint 过程存在问题，可能会频繁打印与 Checkpoint 相关的日志信息，例如 Checkpoint 超时或写入失败。

原因分析：
- 作业存在反压，导致 Checkpoint 缓存数据无法及时处理。
- Python UDF 性能较差，缓存数据处理耗时较长。
解决方法：
- 排查反压根源，定位慢算子并进行优化。
- 调整 Python UDF 的缓存参数，例如：
```
python.fn-execution.bundle.size: 50000
python.fn-execution.bundle.time: 500
```
是否正常：
如果是由于反压或性能瓶颈导致的 Checkpoint 异常，则属于 异常现象，需要优化作业性能。

如果日志级别设置为 Info 或更低级别，Flink 可能会频繁打印调试信息或中间结果，尤其是在使用 Print 连接器时。

原因分析：
- Print 连接器默认将数据输出为 Info 日志。
- TaskManager 的日志展示数据限制为 2000 条，超出部分会被截断。
解决方法：
- 调整日志级别为 Warn 或更高，减少不必要的日志输出。
- 在 Print 连接器中添加过滤条件，避免打印过多数据。
是否正常：
如果是由于日志级别设置不当导致的频繁打印，则属于 正常现象，但建议调整日志配置以减少干扰。