Flink CDC里 这个错是因为什么啊 ？

要准确回答您提到的“Flink CDC里这个错是因为什么啊？”的问题，需要明确具体的错误信息或异常描述。然而，根据您提供的知识库资料，我可以总结一些常见的Flink CDC错误及其原因和解决方案，供您参考。

1. 故障时投递重复的变更事件

• 问题原因：
  在非正常情况下（如发生故障），Canal、Maxwell 或 Debezium 等工具只能保证 at-least-once 的投递语义，可能导致重复的变更事件被投递到 Kafka 中。当 Flink 消费这些数据时，可能会导致结果错误或非预期异常。
• 解决方案：
  • 将作业参数 table.exec.source.cdc-events-duplicate 设置为 true。
  • 在源表上定义 PRIMARY KEY，Flink 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。

2. MySQL CDC读取全量数据后不读增量数据

• 问题原因：
  • 如果读取的是 RDS MySQL 5.6 备库或只读实例，这些实例可能没有向日志文件写入数据，导致下游同步工具无法读取增量变更信息。
  • 全量阶段读取时间过长，导致最后一个分片数据量过大，出现 OOM 问题。
  • 进入增量阶段前需要等待一个 Checkpoint，如果 Checkpoint 间隔时间较大，可能导致作业卡住。
• 解决方案：
  • 使用可写实例或升级 RDS MySQL 至更高版本。
  • 增加 MySQL Source 端的并发，加快全量读取速度。
  • 根据业务情况设置合理的 Checkpoint 间隔时间。

3. Binlog 数据量大导致带宽消耗过高

• 问题原因：
  Binlog 是整个实例级别的，记录所有数据库和表的变更。即使 Flink 作业只涉及其中一张表的变更，Binlog 也会包含所有表的变更记录。过滤过程是在 Debezium 或 Flink CDC 连接器层面完成的，而不是在 MySQL 层面。
• 解决方案：
  • 通过 Source 复用 避免更多的带宽使用。

4. 增量阶段读取的 timestamp 字段时区相差 8 小时

• 问题原因：
  CDC 作业中配置的 server-time-zone 参数与 MySQL 服务器时区不一致。
• 解决方案：
  • 确保 server-time-zone 参数与 MySQL 服务器时区一致。
  • 在 DataStream 中使用自定义序列化器时，确保 serverTimeZone 处给定时区信息。

5. 无法正确解析 Debezium Postgres Connector 产生的数据

• 问题原因：
  被监控表的 REPLICA IDENTITY 未配置为 FULL，默认值是 DEFAULT。这会导致更新和删除事件的 before 字段只包含主键字段的值，或者为 null（无主键）。
• 解决方案：
  • 执行以下 SQL 语句更改 REPLICA IDENTITY 配置：

  ALTER TABLE <your-table-name> REPLICA IDENTITY FULL;
  

6. Replication slot "xxxx" is active

• 问题原因：
  PostgreSQL 的 Replication Slot 未释放，导致新的任务无法启动。
• 解决方案：
  • 手动释放 slot：

  SELECT pg_drop_replication_slot('rep_slot');
  

  • 或者在作业的 Postgres Source 配置中添加以下参数以自动清理 slot：

  'debezium.slot.drop.on.stop' = 'true'
  

7. Source 出现 finish split response timeout 异常

• 问题原因：
  Task 的 CPU 使用率过高，导致无法及时响应 Coordinator 的 RPC 请求。
• 解决方案：
  • 增加 Task Manager 的 CPU 资源。

8. MySQL CDC 使用 table-name 正则表达式不能解析逗号

• 问题原因：
  Debezium 使用逗号作为分隔符，不支持带逗号的正则表达式。
• 解决方案：
  • 使用括号将多个正则表达式组合起来。例如：

  'table-name' = '(t_process_wi_history_\d{1}|t_process_wi_history_\d{2})'
  

9. 全量阶段发生表结构变更的影响

• 问题原因：
  全量阶段发生表结构变更可能导致作业报错或无法同步表结构变更。
• 解决方案：
  • 停止作业，删除同步的下游表，并无状态地启动作业。
  • 避免在同步期间进行不支持的表结构变更。

如果您能提供具体的错误信息或异常堆栈，我可以进一步为您分析并提供更精确的解答。