flinkcdc pg到pg全量数据可以同步，不能更新数据为啥？
flinkcdc pg到pg全量数据可以同步，update数据的时候checkpoint一直IN_PROGRESS状态，数据也没法更新，这是什么原因啊？
Tm日志有错误2024-04-15 15:04:29
java.lang.IllegalAccessError: tried to access class io.debezium.embedded.EmbeddedEngineChangeEvent from class com.ververica.cdc.debezium.internal.DebeziumChangeConsumer
at com.ververica.cdc.debezium.internal.DebeziumChangeConsumer.commitOffset(DebeziumChangeConsumer.java:80)
at com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction.notifyCheckpointComplete(DebeziumSourceFunction.java:486)
at org.apache.flink.streaming.api.operators.AbstractUdfStreamOperator.notifyCheckpointComplete(AbstractUdfStreamOperator.java:126)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamOperatorWrapper.notifyCheckpointComplete(StreamOperatorWrapper.java:104)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.RegularOperatorChain.notifyCheckpointComplete(RegularOperatorChain.java:145)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.notifyCheckpoint(SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.java:479)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.notifyCheckpointComplete(SubtaskCheckpointCoordinatorImpl.java:413)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.notifyCheckpointComplete(StreamTask.java:1412)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.lambda$notifyCheckpointCompleteAsync$15(StreamTask.java:1353)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.lambda$notifyCheckpointOperation$18(StreamTask.java:1392)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTaskActionExecutor$SynchronizedStreamTaskActionExecutor.runThrowing(StreamTaskActionExecutor.java:93)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.Mail.run(Mail.java:90)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMail(MailboxProcessor.java:398)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.processMailsWhenDefaultActionUnavailable(MailboxProcessor.java:367)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.processMail(MailboxProcessor.java:352)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:229)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:831)
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:780)
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.runWithSystemExitMonitoring(Task.java:935)
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.restoreAndInvoke(Task.java:914)
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:728)
at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:550)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)
环境没有部署flink，直接datastream代码跑的，tm日志在哪里打开的啊？为啥我这空白？我换了个依赖不报错了，但是更新的时候checkpoint一直过不去为啥？sink是不是背压了？
checkpoint一直不成功啊？
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问题分析与解答
根据您描述的问题，以下是可能的原因及解决方案：
1. Checkpoint 一直处于 IN_PROGRESS 状态的原因
Checkpoint 长时间处于 IN_PROGRESS 状态通常由以下原因导致：
-
背压（Backpressure）
如果下游 Sink 的处理能力不足，可能会导致数据积压，从而引发背压。背压会阻塞上游算子的处理，进而影响 Checkpoint 的完成。解决方法： - 检查 Flink Web UI 中的背压监控指标，确认是否存在背压。 - 如果存在背压，可以尝试优化 Sink 的写入性能，例如增加并行度、调整批量写入大小等。
-
Debezium 嵌入式引擎的兼容性问题
您提到的错误日志中显示了java.lang.IllegalAccessError，这表明可能存在依赖冲突或版本不兼容问题。Flink CDC 使用 Debezium 作为底层增量数据捕获工具，如果 Debezium 的版本与 Flink CDC 不匹配，可能会导致异常。解决方法： - 确保使用的 Flink CDC 和 Debezium 版本是兼容的。建议参考官方文档，选择经过验证的版本组合。 - 如果您已经更换了依赖，请确保新依赖的版本与当前环境完全兼容。
-
Checkpoint 配置不合理
如果 Checkpoint 的时间间隔过短，或者状态数据量过大，可能会导致 Checkpoint 无法及时完成。解决方法： - 调整 Checkpoint 的时间间隔，例如设置为
execution.checkpointing.interval=30s。 - 启用增量 Checkpoint（Incremental Checkpoint），以减少每次 Checkpoint 的开销。
2. TM 日志为空白的原因
TM（TaskManager）日志为空白可能是由于以下原因：
-
日志路径配置错误
如果未正确配置日志路径，日志文件可能未生成或存储在其他位置。解决方法： - 检查
log4j.properties或logback.xml文件中的日志路径配置，确保日志输出路径正确。 - 默认情况下，Flink 的日志文件通常位于$FLINK_HOME/log目录下。 -
运行环境问题
如果您未部署 Flink 集群，而是直接运行 DataStream 代码，可能会导致日志输出被重定向到控制台或其他位置。解决方法： - 在本地运行时，可以通过 IDE 的控制台查看日志输出。 - 如果需要更详细的日志信息，可以在代码中显式添加日志记录器（如 Log4j 或 SLF4J）。
3. 更新数据时 Checkpoint 无法完成的可能原因
除了上述背压和依赖问题外，更新数据时 Checkpoint 无法完成还可能与以下因素有关：
-
Sink 写入性能瓶颈
如果目标 PostgreSQL 数据库的写入性能不足，可能会导致 Sink 端积压，进而影响 Checkpoint 的完成。解决方法： - 增加 Sink 的并行度，分散写入压力。 - 调整 PostgreSQL 的配置参数（如
max_connections和work_mem），以提高写入性能。 -
事务未提交
如果 Sink 端的事务未及时提交，可能会导致 Checkpoint 无法完成。解决方法： - 检查 Sink 端的事务管理逻辑，确保事务能够及时提交。 - 如果使用的是 JDBC Sink，可以尝试调整批量写入大小（
batch.size）和提交间隔（batch.interval）。
4. 如何排查和解决问题
以下是具体的排查步骤：
-
检查背压情况
- 打开 Flink Web UI，查看各算子的背压指标。
- 如果存在背压，优先优化下游 Sink 的性能。
-
验证依赖版本
- 确保使用的 Flink CDC 和 Debezium 版本兼容。
- 如果不确定版本兼容性，可以参考官方文档或社区推荐的版本组合。
-
调整 Checkpoint 配置
- 增加 Checkpoint 时间间隔，例如设置为
30s。 - 启用增量 Checkpoint，减少每次 Checkpoint 的开销。
- 增加 Checkpoint 时间间隔，例如设置为
-
优化 Sink 性能
- 增加 Sink 的并行度。
- 调整批量写入参数，例如
batch.size和batch.interval。
-
查看详细日志
- 检查 TaskManager 日志，定位具体错误信息。
- 如果日志为空白，确保日志路径配置正确，并通过控制台查看日志输出。
5. 其他注意事项
-
PostgreSQL 备库限制
根据知识库资料，PostgreSQL 备库本身不支持读取增量数据。如果您尝试从备库同步增量数据，可能会导致失败。建议使用主库进行增量同步。 -
Python UDF 性能问题
如果您的作业中包含 Python UDF，可能会因为缓存数据过多而导致 Checkpoint 变慢。可以通过调整以下参数优化性能：python.fn-execution.bundle.size=50000 python.fn-execution.bundle.time=500
总结
根据您的描述，问题可能涉及背压、依赖冲突、Checkpoint 配置不合理或 Sink 性能瓶颈。建议按照上述步骤逐一排查，并重点关注背压和依赖版本的兼容性问题。如果问题仍未解决，请提供更详细的日志信息以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。
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