问题背景

Flink CDC（Change Data Capture）是一种实时数据流处理技术，用于捕获数据库变更并将其作为流数据输出。
左表通常指的是作为流数据输入的表，其数据保存时间有限。

核心问题

即使左表的实时流数据保存时间有限，为什么在Flink CDC中进行join操作时，join算子的内存使用量会持续增大？

可能的原因分析

• 数据流特性：实时流数据可能具有高频率的更新，导致join操作需要不断处理新数据。
• 状态后端配置：Flink的状态后端配置可能影响数据的存储和处理方式，不当的配置可能导致内存使用增加。
• 时间窗口：如果使用了时间窗口进行join操作，窗口的大小和滑动方式可能影响状态的大小。
• 数据倾斜：某些键值可能对应大量数据，导致数据倾斜，进而影响join算子的状态大小。
• 资源限制：Flink作业的资源限制（如内存限制）可能影响join算子的性能和状态管理。

  解决方案建议

  检查和优化Flink作业的配置，特别是状态后端和时间窗口的设置。
  分析数据流的特性，识别可能导致状态增长的模式或异常。
  考虑使用更高效的数据结构或算法来减少状态大小。
  监控作业性能，及时发现并解决资源使用问题