在Flink CDC中flink-cdc没有抛出异常，而且ck一直成功，这个是正常现象吗？

在Flink CDC作业运行时，如果运维修改网络配置导致到MySQL的网络连接中断，理论上Flink作业应当会抛出异常并最终失败，因为网络不通意味着数据无法被正确地读取或写入。然而，您提到的场景中Flink CDC并未抛出异常且Checkpoint（CK）一直成功，这种情况并不符合预期的正常行为

有几个可能的原因和考虑点需要排查：

1. 网络配置变更未立即生效：有时网络配置的更改并不会立刻应用，可能会有一定的延迟，这期间Flink作业可能仍在使用旧的网络连接继续运行。

2. Flink的容错机制：Flink的Checkpoint机制旨在提供容错能力，确保作业可以从故障中恢复。但在网络完全中断的情况下，即使Checkpoint成功，作业也无法长期维持正常运行，因为数据流会被中断。

3. 异常处理与日志：Flink作业可能在内部捕获了网络异常但未立即终止作业，而是尝试重连或其他恢复措施。检查Flink作业的Log输出是非常关键的，有时候异常信息会被记录在日志中而没有直接抛出到作业的监控界面。

4. MySQL连接池与重试策略：如果Flink作业配置了数据库连接池，并启用了重试策略，在网络瞬断时，连接池可能在后台尝试重新建立连接，这期间作业可能不会立即感知到问题，表现为没有立即失败。

5. 异步处理与延迟：Flink的某些组件或作业逻辑可能采用异步处理，网络问题的反馈可能存在延迟，导致作业状态与实际网络状况不同步。

综上所述，尽管表面上看似正常，但实际上应深入检查Flink作业的日志、监控以及网络配置，以确定是否存在潜在的网络问题或配置不当。如果网络确实已经中断，那么Flink作业最终应该会表现出异常或失败，即使Checkpoint暂时成功也不例外。务必密切关注作业的实际运行状态和日志输出，以便及时发现并解决问题。

在网络配置更改后导致到 MySQL 的网络连接不通，而 Flink CDC 却没有抛出异常并且 Checkpoint 仍然成功，这可能并不是一个正常的场景。通常情况下，当 Flink CDC 无法连接到 MySQL 数据库时，它应该会抛出异常，并且 Checkpoint 也会失败，因为 Checkpoint 机制依赖于所有子任务的状态能够被正确保存。

这里有几个可能的原因和排查方向：

1. 网络问题导致连接超时而不是立即失败:

   • 如果网络配置更改导致连接延迟增加，Flink CDC 可能会在一段时间内继续运行，直到连接超时。
   • 你可以检查 Flink CDC 的配置，看看是否有网络超时相关的设置，并且确认这些超时时间是否足够长以至于在连接失败前不会触发异常。

2. Flink CDC 的重试机制:

   • Flink CDC 可能具有重试机制，在网络暂时不可达的情况下，它会尝试重新建立连接。
   • 这种情况下，Flink CDC 会记录重试的日志，你可以检查日志文件以确认是否有重试的信息。

3. Checkpoint 配置:

   • 如果 Checkpoint 配置不当，可能会导致 Checkpoint 成功，即使部分操作失败。
   • 你可以检查 Flink 的 Checkpoint 设置，确认是否启用了 checkpointing.mode 为 EXACTLY_ONCE，以及是否设置了适当的 checkpoint.timeout。

4. 日志和监控:

   • 查看 Flink CDC 的日志，特别是那些与连接和 Checkpoint 相关的日志条目，以寻找异常信息。
   • 检查 Flink 的 JobManager 和 TaskManager 的日志，看看是否有异常或警告信息。
   • 使用 Flink Web UI 或者其他的监控工具来监控 Flink CDC 的状态和指标，查看是否有异常的行为。

5. 配置问题:

   • 检查 Flink CDC 的配置文件，确认连接字符串、用户名、密码等是否正确。
   • 确认 Flink CDC 的版本是否支持你的 MySQL 版本，并且是否有已知的兼容性问题。

6. 资源限制:

   • 如果资源不足（如 CPU 或内存），Flink CDC 可能会遇到问题而不立即失败。

为了进一步排查这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 检查 Flink CDC 日志:

   • 查找有关连接失败、重试或异常的消息。
   • 如果没有明显的错误信息，可以尝试提高日志级别，以便捕捉更详细的信息。

2. 检查 MySQL 服务器日志:

   • 查看 MySQL 服务器日志，确认是否有与 Flink CDC 相关的连接尝试记录。

3. 手动测试连接:

   • 使用命令行工具（如 mysql 命令行客户端）尝试连接 MySQL，确认连接是否真的失败。

4. 修改 Flink CDC 配置:

   • 你可以尝试降低连接超时时间，以便更快地检测到连接失败。
   • 考虑增加一些额外的日志记录代码，以帮助诊断问题。

5. 重启 Flink CDC:

   • 重启 Flink CDC 应用程序，查看是否能够发现连接问题。

如果你提供了更具体的信息，例如使用的 Flink 版本、Flink CDC 版本以及配置文件的详细内容，我可以提供更具体的建议。

这不是正常现象。当Flink CDC的网络连接到MySQL中断时，通常会触发异常并影响数据抓取。检查Flink任务的运行日志，确认是否有网络相关的错误信息。

看看是不是网络间歇性的影响，如果网络问题只是间歇性的或者部分网络路径受影响，Flink CDC可能仍能维持与MySQL的某种连接状态，尽管这种连接可能非常不稳定，从而没有立即抛出异常。此外，如果Flink作业有足够的数据缓冲区，短期内的数据读取失败可能不会暴露出来，Checkpoint也可能基于之前成功读取的数据继续完成。

在Flink CDC运行时修改了网络配置导致到MySQL的网络连接不通，正常情况下Flink作业应该会抛出连接异常。如果Flink-CDC没有抛出异常且Change Data Capture (CDC)到ClickHouse (ck)仍然成功，可能有以下情况：

Flink作业配置了重试机制，它可能在尝试重新连接。
数据可能在队列中积压，Flink任务在等待网络恢复后继续处理。
作业可能在错误处理上存在延迟，尚未反映出网络问题。

重连机制：Flink CDC Connector 可能成功地实现了自动重连，并且在网络中断期间重新建立了与 MySQL 的连接。

网络问题暂时性：网络问题可能是暂时性的，Flink CDC Connector 在短时间内恢复了与数据库的连接，因此没有触发异常。

在 Flink CDC 作业中处理异常并抛出异常：

import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Properties;

public class FlinkCdcExceptionHandling {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义 MySQL CDC 数据源
        MySQLSource<String> mySQLSource = MySQLSource.<String>builder()
                .hostname("yourHostname")
                .port(3306)
                .databaseList("yourDatabase")
                .tableList("yourDatabase.yourTable")
                .username("yourUsername")
                .password("yourPassword")
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                .build();

        try {
            // 创建数据流
            SourceFunction<String> sourceFunction = mySQLSource.getSourceFunction();
            DataStreamSource<String> cdcStream = env.addSource(sourceFunction);

            // 添加异常处理逻辑
            cdcStream.process(new ExceptionHandlingProcessFunction());

            // 执行作业
            env.execute("Flink CDC Exception Handling");
        } catch (Exception e) {
            // 记录日志
            System.err.println("Error occurred in Flink CDC job: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();

            // 抛出异常
            throw e;
        }
    }

    public static class ExceptionHandlingProcessFunction extends ProcessFunction<String, String> {
        @Override
        public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            try {
                // 处理数据
                String processedValue = processData(value);
                out.collect(processedValue);
            } catch (Exception e) {
                // 记录日志
                System.err.println("Error processing data: " + e.getMessage());
                e.printStackTrace();

                // 抛出异常
                throw new Exception("Error processing data", e);
            }
        }

        private String processData(String data) {
            // 模拟数据处理逻辑
            // 这里可以添加实际的数据处理逻辑
            return "Processed: " + data;
        }
    }
}

正常的，Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，即使突然遇到异常也能够进行自我恢复。Checkpoint 对于用户层面，是透明的，用户会感觉程序一直在运行。

Flink Checkpoint 机制保证 Flink 任务运行突然失败时，能够从最近 Checkpoint 进行状态恢复启动，进行错误容忍。它是一种自动容错机制，而不是具体的状态存储镜像。

——参考链接。

如果flink-cdc没有抛出任何异常，并且Checkpoint（ck）一直成功，这通常是表明作业运行顺畅的一个良好迹象。Flink通过Checkpoint机制来确保数据的Exactly-Once处理语义，每次Checkpoint成功意味着在这段时间内处理的数据已经持久化，即使发生故障也能从最近的成功Checkpoint恢复执行，保证数据不丢失且状态一致。

相关链接 https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-upstream-and-downstream-storage