flink任务重启起来之后还是会消费之前的日志信息，这个咋解决[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

使用 StartOptions.latest() 配置开始位置时，Flink CDC Connector 会尝试从 CDC 数据库的 binlog 文件的最后一个位置开始读取数据，因此在 flink 任务重新启动后，CDC Connector 还是会从上次消费的 binlog 位置继续读取数据。

如果您想要在 flink 任务重新启动之后重新消费之前丢失的数据，可以考虑在 Flink CDC Connector 中使用 Savepoint 进行状态的持久化。

具体来说，您可以在 flink 任务第一次启动时创建一个 Savepoint，在任务消费一定量的数据后，再创建一个新的 Savepoint，频繁的对任务进行 Savepoint 操作可以帮助您在任务出现异常或者需要重新启动的时候快速恢复到之前的状态。

在任务重新启动后，将上次的 Savepoint 恢复并进行任务重启，Flink CDC Connector 会从重新运行的实例位置开始消费数据。请注意保存好上次保存的 Savepoint 文件，避免因重要数据丢失而无法进行快速恢复。

从官方文档可以看出，这是因为Flink在处理数据时使用了流式处理的方式，即数据是按照时间顺序依次处理的。当Flink任务重启后，它会从最近的检查点或保存点开始恢复状态，并从上次处理的位置继续处理数据。如果您的任务使用了Kafka、Kinesis等消息队列作为数据源，那么Flink会从上次消费的位置继续消费消息。

如果您不希望Flink任务重启后继续消费之前的日志信息，可以考虑使用Flink的 Savepoint机制。它用于在任务执行期间保存任务的状态，并在需要时恢复任务的状态。当您需要停止任务时，可以手动触发Savepoint，将任务的状态保存到指定的位置。当您需要重启任务时，可以从Savepoint恢复任务的状态，并从指定的位置开始处理数据。这样，您就可以控制任务从何处开始处理数据，避免重复消费之前的日志信息。 可参考以下地址： Flink 官网：https://flink.apache.org/ Flink Savepoints 文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/deployment/savepoints/ Flink Savepoints 教程：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/learn-flink/savepoints/

如果你使用的是Flink的Kafka Connector，可以尝试使用Kafka的offset来控制消费位置。在Flink的Kafka Consumer中，可以设置auto.offset.reset参数为latest，这样在任务重启时，会从最新的offset开始消费。如果你使用的是其他的Connector，也可以尝试类似的方法来控制消费位置。

另外，如果你使用的是Flink的Stateful Functions，可以考虑使用Flink的状态后端来保存消费位置。在任务重启时，可以从状态后端中读取最新的消费位置，从而避免重复消费。

在Flink的MySQL CDC任务中,使用StartupOptions.latest()选项应该可以避免任务重启后重复消费旧数据。可能的原因有: 1. latest()选项并不保证100%不重复消费。它会尽最大努力开始消费最新的binlog位置,但仍有少量重复读的可能。这是该选项的 inherit 限制。 2. 事务提交时间和binlog刷盘时间之间有延迟。latest()找到的binlog位置有可能早于某些最近提交的事务,导致其记录被重复消费。 3. Binlog刷盘频率较低。MySQL的binlog_flush_log_at_trx_commit选项如果未设置为1,会导致较长时间的延迟,增加重复消费的风险。 4. 网络或其他因素导致Flink任务重启至MySQL之间也存在较长延迟,增加了重复消费窗口。 5. 自任务失败至重启之间,数据库写入了大量数据,导致从latest位置开始也重复消费了较多旧数据。 所以,要进一步减少Flink MySQL CDC任务重启后重复消费数据,可以从以下几个方面进行优化: 1. 合理设置binlog_flush_log_at_trx_commit,缩短binlog刷盘频率,减小重复消费窗口。 2. 优化网络等条件,缩短任务失败至重启所需时间,减少重复消费数据量。 3. 根据业务特点,避免在任务失败时间窗口内Database写大量数据。如果无法避免,需慎重考虑任务重启后的重复消费问题。 4. 除latest()选项外,还可以考虑使用timestamp选项,将重复消费窗口限定到指定时间点之后的数据。但这需要业务能容忍在时间点之前的少量数据丢失。 5. 若干重复消费对业务影响较大,可以考虑采用幂等写入来避免重复消费导致的数据变化。 6. 对有限重复消费的数据,可以在消费后进行去重,避免其对业务的影响。 综上,想要完全避免Flink MySQL CDC任务重启后的任何重复消费,在技术上还是比较困难的。但通过binlog配置优化、结果去重、幂等 writes等手段,可以将重复消费的影响降至可接受范围。关键是要根据具体业务情况进行权衡和方案设计。

首先，需要了解一下 MySQL CDC 的工作原理。MySQL CDC（Change Data Capture）是通过将 MySQL 的 binlog 解析成一条条数据记录来实现的。由于 MySQL binlog 本身的机制是不支持消息的“acknowledge”的，也就是不能记录消费的状态，所以在 Flink 中消费 MySQL CDC 的数据需要借助 Checkpoint 结合 Flink 的重启机制来实现。

当 Flink 任务重启时，它会从最近的 Checkpoint 状态恢复并继续消费。如果之前的日志信息仍然被消费，那么说明检查点存储过程中没有正确记录消费状态，有可能是因为你没有开启 Checkpoint 或者配置 Checkpoint 配置不合理。

正确来说，应该开启 Flink 的 Checkpoint 并在其内部关闭自动提交 offset，手动提交 offset 来保证消费状态的正确性。具体地，你可以按照以下步骤进行配置：

在 Flink 的程序入口处开启 Checkpoint：java

env.enableCheckpointing(1000L); // 每秒进行一次检查点

在 MySQL CDC Source 的构造函数中，关闭自动提交 offset:

java

private static final long COMMIT_INTERVAL_MS = 10000L;// 其他代码public MySqlCdcSource(String hostname, int port, String databaseName, String tableName, String username, String password) {    // 其他代码    this.startOption = StartupOptions.latest().build(); // 设置起始点为最近的 binlog    this.commitIntervalMs = COMMIT_INTERVAL_MS;}@Overridepublic void run(SourceContext sourceContext) throws Exception {     while (running) {         // 获取 events 并 emit 到 Flink 流式计算任务中         sourceContext.collect(event);         // 每隔一段时间手动提交 offset         if (System.currentTimeMillis() - lastCommittedTime >= commitIntervalMs) {             lastCommittedTime = System.currentTimeMillis();             context.getCheckpointLock().runUnlocked(() -> context.commit());         }     }     // 其他代码 }

这样做的优势在于：即使 Flink 任务因为某些原因重启了，它也可以从近期的 Checkpoint 状态中恢复并继续消费，而不会重复消费已经消费过的数据。同时，也减少了程序失效时数据丢失的风险。

需要注意的是，为了保证数据的一致性，Flink 和 MySQL CDC 都需要开启事务。

如果您使用的是 Flink CDC 连接器，那么在使用 StartupOptions.latest() 启动选项时重启任务后仍然会从之前的 checkpoint 开始消费数据。如果您希望在重启任务时跳过之前已经处理的数据，可以考虑使用 StartupOptions.earliest() 启动选项。这样，在重启任务后，Flink CDC 连接器会从最早的数据开始重新消费。

如果您必须使用 StartupOptions.latest() 启动选项，并希望在重启任务时跳过之前已经处理的数据，可以考虑手动保存一个指向最新位置的 Savepoint，并在重启任务时将该 Savepoint 用作起点。这样，Flink CDC 连接器就会从指定的 Savepoint 开始消费数据。

要手动保存一个 Savepoint，可以在运行中的任务上调用 savepoint(…) 方法并将其保存到文件系统或远程存储中。在重启任务时，您可以将保存的 Savepoint 传递给 Flink 集群以恢复状态。例如:

// 获取当前任务的执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 Checkpoint 相关参数 env.enableCheckpointing(10000L);

// 创建 CDC Source MySqlSource source = MySQLSource.builder() .hostname(“localhost”) .port(3306) .databaseList(“my_db”) .username(“user”) .password(“passwd”) .tableList(“t1”) .startupOptions(StartupOptions.latest()) .deserializer(new MySqlDebeziumDeserializationSchema()) .build();

// 添加 CDC Source 到流处理环境中 DataStream stream = env.addSource(source);

// … 定义流处理逻辑 …

// 创建 Savepoint 并保存到文件系统或远程存储中 stream.writeToSocket(“localhost”, 9999, new SerializationSchema() { @Override public byte[] serialize(RowData element) { return null; } }); 在重启任务时，可以将保存的 Savepoint 文件传递给 Flink 集群，并使用它来恢复任务状态。例如:

// 获取当前任务的执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 Checkpoint 相关参数 env.enableCheckpointing(10000L);

// 创建 CDC Source MySqlSource source = MySQLSource.builder() .hostname(“localhost”) .port(3306) .databaseList(“my_db”) .username(“user”) .password(“passwd”) .tableList(“t1”) .startupOptions(StartupOptions.latest()) .deserializer(new MySqlDebeziumDeserializationSchema()) .build();

// 添加 CDC Source 到流处理环境中，并指定从 Savepoint 开始消费数据 DataStream stream = env.addSource(source, “MySavepoint”);

// … 定义流处理逻辑 … 在这个例子中，Flink 将从名为 “MySavepoint” 的 Savepoint 开始消费数据。