问题一：flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现这个情况怎么办？
flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现最终采集到的数据比源端数据多的问题，有知道这是什么问题造成的吗？
参考答案：
在Flink CDC采集MySQL数据时，如果出现异常后以保存点停止，再以保存点启动，最终采集到的数据比源端数据多的问题，可能是由于以下原因造成的：
- 数据重复：在Flink CDC中，如果任务异常停止并从保存点重新启动，可能会存在数据重复的问题。这可能是由于保存点中的状态没有正确处理，导致部分数据被重复消费。
- 并发问题：如果源端数据库在处理大量并发写入操作时，可能会出现一些并发冲突或数据不一致的情况。这可能导致Flink CDC在恢复任务时，读取到一些不完整或错误的变更数据。
- 配置问题：检查Flink CDC的配置是否正确，特别是与checkpoint和保存点相关的配置。错误的配置可能会导致数据的重复或丢失。
- 版本兼容性：确保您使用的Flink CDC版本与MySQL数据库版本兼容。不同版本之间的兼容性问题可能会导致数据采集的异常。
- 监控和日志：仔细检查Flink CDC的监控和日志信息，这些信息可以帮助您定位问题所在。查看是否有错误日志提示，或者Flink CDC是否有反压的情况发生。
- 网络延迟：在某些情况下，网络延迟或不稳定的网络连接可能导致数据同步出现偏差，从而使得采集到的数据量多于源端。
- 其他系统因素：还需要考虑其他可能影响数据采集的因素，如磁盘IO性能、CPU负载等，这些因素可能会影响到Flink任务的处理能力。
为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
- 检查配置：重新审查Flink CDC的配置，特别是与checkpoint和保存点相关的配置，确保它们符合最佳实践。
- 排查数据源：检查源端数据库的日志和状态，确认是否存在并发冲突或其他异常情况。
- 升级版本：如果使用的是较旧的Flink CDC版本，考虑升级到最新版本，以获得更好的稳定性和兼容性。
- 社区支持：如果问题依然存在，建议寻求Flink社区的支持，提供详细的错误日志和相关信息，以便得到更专业的帮助。
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/ask/599292?spm=a2c6h.12873639.article-detail.17.50e24378TRW91E
问题二：flink cdc mysql sync mysql这个有文档吗？
flink cdc mysql sync mysql这个有文档吗？
参考答案：
flinksql搞应该就很简单，可以看看官网。
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/ask/599291?spm=a2c6h.12873639.article-detail.18.50e24378TRW91E
问题三：Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱，这时候就无法区分顺序了，这种情况有办法处理吗？
Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱，这时候就无法区分顺序了，这种情况有办法处理吗？flink开窗排序可以解决，但遇到两个操作时间在同一时刻的咋办呢，有其它字段可以作标识区分吗？flink cdc到kafka是顺序的，但如果其中一条消息出现失败后重试，不会出现顺序问题嘛？如果从savepoint来重启，可能还会有重复数据吧，这时下游应该要去重取最新的offset吧？
参考答案：
我是flink的重启机制是no restart，发送失败不进行重试就只能充save point重来。在一个flink stream的window内，同一个表同一个id的数据，自己写逻辑合并，这样同一个id的消息就只有一条。下游消费重复数据，还是顺序消费的，最终数据一致。
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/ask/599290?spm=a2c6h.12873639.article-detail.19.50e24378TRW91E
问题四：Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u，cdc到kafka是有序的，之后乱序怎么解决？
Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u，cdc到kafka是有序的，但从kafka消费时候会乱序。这个我也遇到目前只是设置kafka分区数为1或者放入kafka时候按记录主键分区解决。看资料说用flink水印来解决乱序问题，但我没测成功，有没有人玩过这种解决方式呢？
参考答案：
我们是按记录主键分区。
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/ask/599289?spm=a2c6h.12873639.article-detail.20.50e24378TRW91E
问题五：Flink cdc整库同步的时候，有状态过期时间吗？
Flink cdc整库同步的时候，有状态过期时间吗？
参考答案：
Flink CDC在进行整库同步时，本身没有状态过期时间的设定。状态过期时间通常是指数据在系统中保留的时间长度，超过这个时间的数据将被认为过期并可能被清除。
在Flink CDC中，状态的维护主要与checkpoint和savepoint机制有关，这些机制用于保证作业的状态一致性和容错性。Flink CDC通过捕获源数据库的变更日志（如MySQL的binlog）来实现数据的实时同步，而这些变更日志的保留时间通常由源数据库的配置决定。
此外，Flink CDC支持两种模式：日志型和查询型。日志型模式依赖于数据库的日志（如binlog），而查询型模式则通过执行查询来获取变更数据。在使用日志型模式时，如果源数据库的日志保留时间设置得过短，可能会导致Flink CDC作业无法处理已经过期的日志文件。因此，为了避免这种情况，可以在源数据库中增加binlog的保留时间，例如设置为保留7天。
综上所述，Flink CDC整库同步时的状态维护主要依赖于源数据库的日志保留策略和Flink自身的checkpoint机制。为了确保数据不会因为日志过期而丢失，需要合理配置源数据库的日志保留时间。
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/ask/599288?spm=a2c6h.12873639.article-detail.21.50e24378TRW91E
