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2024年07月
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07.31 19:31:16
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2024-07-31 19:31:16
在RabbitMQ&AMQP怎么重开channel，有没帮助文档看看呢？
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07.31 19:28:49回答了问题
2024-07-31 19:28:49
在Flink CDC中，改 offset.storage 怎么改?
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07.31 19:27:24回答了问题
2024-07-31 19:27:24
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2024-07-31
在RabbitMQ&AMQP怎么重开channel，有没帮助文档看看呢？
在RabbitMQ和AMQP协议中，Channel是一个重要的概念，它是在连接（Connection）内部建立的逻辑连接，允许多个轻量级的Channel共享一个TCP连接，从而减少了操作系统建立TCP连接的开销 。如果需要重新打开一个Channel，通常的做法是在客户端代码中重新创建一个新的Channel实例。以下是一个基于Java客户端的示例，展示了如何在成功打开连接后打开一个新的Channel ： ConnectionFactory cf = new ConnectionFactory(); Connection conn = cf.createConnection(); Channel ch = conn.createChannel(); // ... use the channel to declare topology, publish, consume 如果Channel因为某些原因关闭了，比如遇到了异常，你可以捕获这些异常，并在捕获后重新创建一个新的Channel。需要注意的是，Channel不是线程安全的，因此通常建议在每个线程中都创建一个Channel 。 另外，RabbitMQ的官方文档也提供了关于Channel的详细信息和最佳实践，包括Channel生命周期、异常处理、资源使用情况以及如何监控和识别常见问题 。赞111 踩0 评论0 -
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2024-07-31
在Flink CDC中，改 offset.storage 怎么改?
在Flink CDC中，如果您发现 offset.storage 被强制设置为 FlinkOffsetBackingStorage 并且希望更改为 RedisOffsetBackingStorage，通常有以下几种方法可以尝试： 检查配置文件：首先检查Flink作业的配置文件，看是否有关于 offset.storage 的设置。如果有，您可以手动更改为 RedisOffsetBackingStorage。 修改Flink源码：如果配置文件中没有相关设置，且代码中硬编码了 offset.storage 的值，您可能需要修改Flink的源码。找到设置 offset.storage 的部分，将其更改为使用 RedisOffsetBackingStorage。 使用自定义的Flink版本：如果您不打算或不能修改现有Flink源码，可以考虑使用自定义版本的Flink，其中已经集成了您需要的更改。 环境变量或启动参数：在某些情况下，Flink允许通过环境变量或启动参数来覆盖配置文件中的设置。检查Flink的文档，看是否有相关的环境变量或启动参数可以用来设置 offset.storage。 联系Flink社区：如果上述方法都不可行，可以考虑联系Flink社区或查看相关文档，看是否有其他人遇到过类似的问题，并找到了解决方案。 使用其他存储解决方案：如果更改 offset.storage 不可行，您可能需要考虑使用其他方法来存储offset，例如使用Flink的内置RocksDB状态后端，或者其他外部存储系统。 请注意，修改Flink源码或配置可能会影响到作业的稳定性和性能，因此在进行任何更改之前，请确保充分测试。赞10 踩0 评论0 -
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2024-07-31
在Flink CDC中，左表的实时流的数据保存时间有限的话，为什么出现join算子持续增大的情况呢？
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赞9 踩0 评论0
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