惊了！Flink CDC SQLServer-Iceberg 数据重复问题排查全解析

2023-08-02 19:46:26

使用 Flink CDC 从 SQLServer 同步数据到 Iceberg 表时的数据重复问题排查与解决

数据同步在现代数据架构中至关重要，它使组织能够整合来自不同来源的数据并为分析和决策提供一个单一的真实视图。Flink CDC（变更数据捕获） 是一个流行的工具，用于从关系数据库（如 SQLServer）捕获增量数据更改并将其流式传输到其他数据存储（如 Iceberg 表）。然而，在使用 Flink CDC 同步数据时，偶尔会出现数据重复的问题。本文将深入探讨这些问题并提供详细的解决方案。

数据重复的原因

数据重复在 Flink CDC 中可能有多种原因：

主键冲突： Iceberg 表中的主键是唯一的。如果 SQLServer 数据库中插入一条数据，而其主键在 Iceberg 表中已存在，则会导致数据重复。
外键冲突： Iceberg 表中的外键也是唯一的。如果 SQLServer 数据库中插入一条数据，而其外键在 Iceberg 表中不存在，则会导致数据重复。
数据类型不一致： 如果 SQLServer 数据库中的数据类型与 Iceberg 表中的数据类型不匹配，则可能会导致数据转换错误，从而导致数据重复。
数据写入顺序问题： 如果 Flink CDC 作业的并行度大于 1，则可能会出现数据写入顺序问题，导致同一批次的数据在 Iceberg 表中多次出现。
数据同步延迟： 如果 Flink CDC 作业的延迟时间过长，则可能会导致数据丢失或损坏，从而导致数据重复。

排查步骤

为了解决数据重复问题，遵循以下排查步骤至关重要：

检查数据源和数据目标： 验证 SQLServer 数据库中的数据是否正确，并确保 Iceberg 表的模式与 SQLServer 表的模式一致。
检查 Flink CDC 作业配置： 确保 Flink CDC 作业配置正确，包括源连接器、目标连接器和数据转换器。
检查 Flink CDC 作业运行： 监控 Flink CDC 作业的运行，检查是否有任何错误或异常。
调整作业参数： 如果并行度较高，则尝试降低 Flink CDC 作业的并行度以避免数据写入顺序问题。此外，可以调整缓冲区大小和检查点间隔以优化作业性能。
启用日志记录和监控： 启用 Flink CDC 作业的日志记录和监控，以便深入了解作业的行为并识别潜在问题。