请教个问题，我通过 flink-cdc.sh 创建的 flink-job，怎么办？

根据您描述的问题，Flink作业在挂掉后从头开始同步数据，而不是从上一次的Checkpoint恢复。这通常与以下几个方面有关：Checkpoint配置、状态后端设置、以及CDC源表的Binlog读取机制。以下是详细的分析和解决方案：

1. 检查Checkpoint配置是否正确

Flink的Checkpoint是实现EXACTLY_ONCE语义的关键。如果Checkpoint未正确配置或未启用，Flink作业在失败后将无法从上次的状态恢复。

配置步骤：

• 确保在代码中启用了Checkpoint，并设置了合理的间隔时间：

  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  env.enableCheckpointing(<checkpointInterval>, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
  

  • <checkpointInterval>：建议设置为几分钟（如5分钟），避免过于频繁导致性能问题。
  • CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE：确保数据处理的精确一次语义。

• 检查Checkpoint存储路径是否正确配置为阿里云OSS：

  state.checkpoints.dir=oss://<your-bucket>/<checkpoint-dir>
  state.backend=filesystem
  

注意事项：

• 确保OSS路径可访问：Flink需要能够读写指定的OSS路径。如果路径权限不足或配置错误，Checkpoint可能无法正常保存或恢复。
• 清理策略：默认情况下，Flink会保留最近的Checkpoint。如果启用了state.checkpoints.num-retained参数，请确保其值足够大以保留多个Checkpoint。

2. 验证状态后端配置

Flink的状态后端决定了状态的存储方式。如果状态后端未正确配置，可能导致Checkpoint无法持久化。

推荐配置：

• 使用文件系统作为状态后端，并将状态存储到OSS：

  state.backend=filesystem
  state.checkpoints.dir=oss://<your-bucket>/<checkpoint-dir>
  

• 如果使用的是RocksDB作为状态后端，还需确保RocksDB的本地临时目录有足够的磁盘空间。

检查点：

• 确认状态后端类型：通过Flink Web UI或日志检查当前使用的状态后端是否为filesystem。
• 检查OSS路径权限：确保Flink作业有权限读写指定的OSS路径。

3. 排查CDC源表的Binlog读取问题

Flink CDC依赖MySQL的Binlog进行增量数据同步。如果Binlog被清理或读取位置丢失，Flink作业可能会从头开始同步数据。

常见原因及解决方案：

1. Binlog保留时间过短：

   • MySQL服务器上的Binlog保留时间（expire_logs_days）可能设置得过短，导致Flink作业在Failover时无法找到之前的Binlog。
   • 解决方案：将Binlog保留时间调大，例如7天：

     SET GLOBAL expire_logs_days=7;
     

2. 只读实例不支持Binlog：

   • 如果Flink CDC连接的是RDS MySQL的只读实例，只读实例的Binlog可能仅保留很短时间（如10秒），导致Failover后无法恢复。
   • 解决方案：避免使用只读实例作为CDC源表，改用主实例。

3. 反压导致Binlog消费延迟：

   • 如果下游算子（如聚合或Sink）出现反压，可能导致CDC源表无法及时消费Binlog。
   • 解决方案：优化作业资源分配，减少反压。可以通过Flink Web UI监控反压情况并调整并行度或资源。

4. 检查Flink作业的重启策略

Flink的重启策略决定了作业在失败后的恢复行为。如果重启策略配置不当，可能导致作业从头开始运行。

推荐配置：

• 设置合理的重启策略，例如固定延迟重启策略：

  env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
    3, // 尝试重启次数
    Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 每次重启间隔
  ));
  

注意事项：

• 避免无限重启：如果重启次数过多且每次重启都失败，可能会导致作业长时间处于不可用状态。
• 结合Checkpoint使用：确保重启策略与Checkpoint配合使用，以便在Failover时从Checkpoint恢复。

5. 其他可能的原因

• JindoSDK版本问题：如果您使用了JindoSDK来写入OSS-HDFS服务，请确保其版本与Flink版本兼容。
• 网络问题：如果Flink作业与OSS之间的网络不稳定，可能导致Checkpoint上传失败。建议检查网络连接和OSS服务的可用性。

总结操作步骤

1. 确认Checkpoint已正确配置并启用，存储路径为OSS。
2. 检查状态后端配置，确保使用filesystem并将状态存储到OSS。
3. 调整MySQL Binlog保留时间，避免Binlog被清理。
4. 避免使用RDS MySQL的只读实例作为CDC源表。
5. 优化作业资源分配，减少反压对CDC源表的影响。
6. 设置合理的重启策略，确保Failover时从Checkpoint恢复。

通过以上步骤，您可以解决Flink作业在挂掉后从头同步数据的问题。如果问题仍然存在，建议查看Flink日志和OSS路径权限，进一步排查具体原因。