Flink CDC中 2.2.1 造成oracle session数过多，吃内存有优化的方案没呢？

调整Flink任务并行度：增加并行度可以分散session的创建，减少单个任务的内存压力，但需注意不要超过Oracle的连接数限制。
优化fetch.size和query.split.size配置：适当增加fetch.size来减少网络IO次数，同时调整query.split.size以优化数据读取的粒度。
使用连接池：如果可能，配置连接池（如DBCP或HikariCP）来复用数据库连接，减少新建和销毁session的开销。
监控和调整Oracle的会话参数：检查Oracle的SESSIONS参数，根据实际需求调整最大会话数。
优化Flink的buffer和状态管理：检查Flink的内存配置，如taskmanager.memory.task.heap.size，确保内存管理有效。

整并行度：增加Flink任务的并行度，可以分散session压力，减少单个任务对内存的占用。合理设置并行度能改善资源使用。

优化读取策略：如果可能，使用split-aware模式来减少并发session，或者调整table.cdc.source.partition.num以控制并行分区数。

设置合适的缓冲区大小：调整Flink的缓冲区大小（buffer-size和max-buffer-size）来控制数据流处理的内存消耗。

监控和限制连接数：通过监控Oracle数据库的连接数，确保不超过Oracle的最大连接数，避免过多连接占用内存。

优化Flink配置：根据实际需求调整Flink的内存配置，如taskmanager.memory.task.heap.size等，确保内存分配合理。

升级或优化Oracle配置：检查Oracle数据库的配置，优化内存分配，或升级到更高效版本。

一般优化可以配置心跳间隔与超时时间：确保Flink客户端与Oracle数据库之间的心跳机制配置得当，避免因心跳过于频繁导致的session资源占用。可以通过增大心跳间隔和心跳超时时间来减少对Oracle数据库session的频繁创建与维护，从而减轻内存压力。

另外优化Session集群资源配置：
增加Task Managers数量：根据作业的并发需求适当增加Task Managers的数量，但需注意不要过度增加以防止资源争抢。保持taskmanager.numberOfTaskSlots为默认值1，避免因slot共享导致的额外资源消耗和复杂性。
调整JobManager与TaskManager资源：对于大规模作业或复杂拓扑，适当增加JobManager的CPU和内存配置，以及TaskManager的资源，如CPU和内存大小，以提升整体处理能力和稳定性。例如，Job Manager CPUs可设为4，Memory设为8 GiB；Task Manager CPUs设为2，Memory设为4 GiB

参考文档： https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/debug-a-deployment

可以避免 Flink 作业失败后不断重启，从而减少对 Oracle 会话数的压力。可以在 Flink 作业配置中设置重启策略

restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 2
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s

优化 Oracle 数据库的配置参数，如 PROCESSES 和 SESSIONS，以允许更多的用户连接。

可以设置下session 的最长连接时间了，到时间就断。

• 需要开启 resource_limit

# 查看是否开启
show parameter resource_limit;
# 开启 resource_limit
alter system set resource_limit=true;

• 新建一个 PROFILE 规则

create profile NEW_PROFILE
limit
idle_time 1
connect_time 2;

• 用户指定 PROFILE 规则

alter user MY_USER profile NEW_PROFILE;

——参考链接。

针对Flink CDC在处理Oracle数据源时可能导致session数过多、占用大量内存的问题，
https://help.aliyun.com/zh/flink/getting-started/use-built-in-public-datasets-to-experience-realtime-compute-for-apache-flink

针对Flink CDC在处理Oracle数据源时导致Session数过多、消耗大量内存的问题，可以通过以下策略进行优化：

1. 连接池管理：

   • 使用更高效的数据库连接池管理技术，如HikariCP、c3p0等，合理配置连接池大小，避免过度创建数据库连接。确保连接数既能满足数据读取需求，又不至于过度消耗资源。^[1]

2. 资源限制与优化：

   • 在Flink作业配置中，合理设置Task Managers的数量及其内存分配，避免不必要的资源浪费。根据实际数据吞吐量和复杂度调整并行度，避免因并行度过高导致的Session资源占用过多。^[1][2]

3. SQL作业优化：

   • 优化SQL查询逻辑，尽量减少不必要的JOIN操作和全表扫描，使用有效的索引策略减少数据库访问次数，从而降低Session的使用频率和持续时间。

4. 分批读取策略：

   • 考虑在Flink CDC的配置中采用分批读取数据的方式，而不是一次性加载大量数据，这样可以减少单个Session的生命周期内处理的数据量，减轻内存压力。

5. Oracle数据库层面优化：

   • 调整Oracle数据库的会话参数，如SESSION_CACHE_ADVICE、OPEN_CURSORS等，根据系统实际情况优化数据库会话管理设置。

6. 合理安排Checkpoint策略：

   • 适当调整Checkpoint间隔和模式，减少因频繁Checkpoint引起的数据库连接活跃和资源锁定，从而间接优化Session管理。

7. 监控与调优：

   • 实施细致的系统监控，定期分析资源使用情况，包括但不限于内存、CPU、网络和数据库连接数。基于监控数据不断调整优化策略，确保资源高效利用。

通过上述方法综合优化，可以在很大程度上缓解Flink CDC处理Oracle数据时因Session过多导致的内存消耗问题。不过，请注意，具体实施时需结合实际业务场景和资源条件做适当调整。