Flink CDC里做了服务器迁移，资源 大小都是一样，为什么做ck的时长比原先慢了很多？

Flink CDC在进行服务器迁移后，Checkpoint（简称ck）时长显著变慢，可能由多种因素造成，即使资源大小相同，也有可能因为以下原因导致性能差异：

1. 网络环境变化：新服务器的网络状况可能与旧服务器不同，包括网络延迟、带宽限制或网络拥堵情况，这些都可能影响数据传输速度，进而影响Checkpoint的效率。
2. 存储性能：虽然存储大小相同，但新服务器的磁盘类型（如HDD与SSD）、IOPS（每秒输入输出操作数）能力、存储的吞吐量等存储性能指标可能有所差异，这些都会直接影响Checkpoint的写入速度。
3. 操作系统或内核配置：不同的操作系统版本、内核配置、调度策略等都可能对程序运行效率产生影响。例如，CPU调度算法、内存管理策略的不同可能导致同样的任务在新服务器上运行效率降低。
4. JVM配置和垃圾回收：JVM的配置（如堆大小、GC策略）以及JVM版本的不同也可能影响性能。如果新服务器上的JVM配置不够优化，或者垃圾回收行为更加频繁，可能会导致处理速度下降。
5. 软件依赖和库版本：除了Flink和MySQL CDC组件外，其他依赖的库或系统软件版本不同，可能会引入未知的性能瓶颈或兼容性问题。
6. 资源竞争：如果新服务器上运行了更多的后台服务或进程，即使总的资源量不变，也可能因为资源竞争（如CPU时间片、内存带宽）而导致Flink任务的性能下降。
7. Flink配置调整：迁移过程中，Flink的配置可能未完全按照之前服务器的设置进行复制，尤其是与Checkpoint相关的配置（如checkpointing mode、checkpoint interval、state backend等）。

针对以上情况，你可以采取以下措施来排查和优化：

• 监控和日志分析：检查Flink作业的监控指标，包括CPU、内存使用率、磁盘I/O、网络流量以及Checkpoint相关的日志，寻找潜在的瓶颈。
• 对比配置：仔细比对新旧服务器的Flink配置，确保所有相关设置都正确无误。
• JVM调优：根据实际情况调整JVM参数，优化垃圾回收策略。
• 网络和存储测试：对新服务器的网络和存储性能进行基准测试，确认是否达到预期水平。
• 资源隔离：确保Flink任务在新服务器上有足够的资源，并尽可能减少资源竞争。

最后，如果问题依然存在，考虑咨询阿里云的技术支持或在Flink社区寻求帮助，可能需要更专业的分析和调优。