Flink CDC 如果选择一两个表的话， 是没问题的。 多个表的时候， 不知道为啥一直停留在 这？

根据您描述的问题，Flink CDC 在处理多个表时卡在某个阶段（如 read xlogstart），而单表或少量表时可以正常完成。这种情况可能与 PostgreSQL 的元数据轮询机制、资源限制或配置问题有关。以下是详细分析和解决方案：

1. 问题原因分析

1.1 元数据轮询机制

Flink CDC 在 PostgreSQL 中通过读取 WAL（Write-Ahead Logging）日志来捕获变更数据。在多表场景下，Flink CDC 需要对每个表进行元数据发现（Schema Discovery），这可能导致频繁轮询 PostgreSQL 的系统表（如 pg_class 和 pg_attribute）以获取表结构信息。如果表数量较多，这种轮询可能会显著增加数据库的压力，并导致作业卡住。

1.2 资源限制

• Task Manager 资源不足：当处理多个表时，Flink CDC 需要更多的 CPU 和内存资源。如果 Task Manager 的资源配置不足，可能会导致任务无法及时响应 Coordinator 的 RPC 请求，从而出现卡顿或超时。
• PostgreSQL 连接数限制：每个表的 CDC Source 都会启动一个独立的连接。如果表数量较多，可能会超出 PostgreSQL 的最大连接数限制，导致部分连接被拒绝或延迟。

1.3 配置问题

• Checkpoint 配置不合理：如果 Checkpoint 间隔时间过长，可能会导致全量阶段结束后无法及时进入增量阶段。
• Source 复用未开启：在多表场景下，如果没有开启 Source 复用，每个表都会启动独立的 Binlog Client，增加了数据库的压力。

2. 解决方案

2.1 优化元数据轮询

• 减少元数据查询频率：可以通过调整 Flink CDC 的配置参数来减少对 PostgreSQL 系统表的轮询频率。例如，设置 debezium.snapshot.mode 为 exported 或 initial，避免频繁扫描元数据。
• 使用正则表达式匹配表：如果需要同步多个表，建议使用 table-name 参数指定正则表达式来匹配表名，而不是为每个表单独配置 Source。例如：

  'table-name' = 'schema_name.table_prefix_.*'
  

  这样可以减少元数据发现的次数。

2.2 增加资源分配

• 提升 Task Manager 资源：在资源配置页面增加 Task Manager 的 CPU 和内存资源，确保有足够的计算能力处理多表同步任务。
• 调整 PostgreSQL 最大连接数：检查 PostgreSQL 的 max_connections 参数，确保其值足够大以支持多表同步。例如：

  SHOW max_connections;
  SET max_connections = 200;
  

2.3 合理配置 Checkpoint

• 缩短 Checkpoint 间隔时间：合理设置 Checkpoint 间隔时间，确保全量阶段结束后能够快速进入增量阶段。例如：

  SET 'execution.checkpointing.interval' = '60s';
  

• 启用 Unaligned Checkpoint：在高反压场景下，启用 Unaligned Checkpoint 可以提高 Checkpoint 的稳定性：

  SET 'execution.checkpointing.unaligned' = 'true';
  

2.4 开启 Source 复用

在多表场景下，开启 Source 复用可以显著减少数据库的压力。具体操作如下： 1. 在 SQL 作业中启用 Source 复用功能：

SET 'table.optimizer.source-merge.enabled' = 'true';

1. 确保不同 CDC 源表的配置项（除数据库名、表名和 server-id 外）相同，以便实时计算引擎能够合并这些 Source。

2.5 跳过 Snapshot 阶段

如果不需要全量数据同步，可以通过 scan.startup.mode 参数跳过 Snapshot 阶段，直接从增量数据开始读取。例如：

'scan.startup.mode' = 'latest-offset'

这样可以避免全量阶段的元数据发现和数据读取过程。

3. 重要提醒

• PostgreSQL 版本要求：确保 PostgreSQL 版本支持逻辑复制（Logical Replication）。如果版本过低，可能会导致 CDC 功能异常。
• Replication Slot 管理：在多表场景下，确保 Replication Slot 不会被占用或泄漏。可以通过以下命令手动清理无效的 Slot：

  SELECT pg_drop_replication_slot('slot_name');
  

• 监控指标：通过监控 currentEmitEventTimeLag 指标判断是否已完成全量数据同步。如果该指标大于 0，则表示已进入增量阶段。

4. 总结

通过优化元数据轮询、增加资源分配、合理配置 Checkpoint、开启 Source 复用以及跳过 Snapshot 阶段，可以有效解决 Flink CDC 在多表场景下的卡顿问题。建议根据实际业务需求选择合适的优化策略，并持续监控作业运行状态以确保稳定性。