Flink CDC里从pg库采集cdc数据，flink程序断了之后，为啥不能指定从断的地方重新消费？

在Flink CDC（Change Data Capture，变化数据捕获）中，当从PostgreSQL数据库采集CDC数据时，如果Flink程序中断，不能直接从断点处重新消费的原因主要有以下几点：

1、检查点机制：Flink通过周期性的检查点来保证容错性，检查点包括了状态的快照以及源位置的信息，如果检查点成功完成，那么在发生故障时可以从最近的检查点恢复，如果检查点没有成功完成，或者在检查点之后发生了故障，那么系统无法知道确切的消费位置。

2、事务日志限制：PostgreSQL的事务日志通常不会无限期保留，它们会被定期清理或删除，这意味着一旦Flink程序断开连接，并且超过了事务日志的保留期限，就无法再从断点处重新读取数据。

3、一致性保证：Flink CDC设计为保证一致性而非实时性，这意味着它更注重于确保数据的准确无误，而不是实时处理每一条记录，即使程序中断，也不会尝试从确切的断点恢复，而是等待下一个检查点或者从头开始。

4、数据源的设计：Flink CDC的数据源设计可能不支持断点续传，这取决于具体的数据源实现和配置，Kafka等消息队列系统可以配置为支持从特定的偏移量开始消费，但并非所有数据源都提供这样的功能。

为了尽可能减少数据丢失或重复处理的风险，可以采取以下措施：

增加检查点的频率：通过减少检查点间隔，可以减少数据丢失的可能性。

使用外部存储：将检查点存储在外部可靠的存储系统中，如HDFS或S3，以确保检查点的持久性。

调整事务日志保留策略：根据需要调整PostgreSQL的事务日志保留时间，以便Flink有足够的时间处理和恢复。

相关问答FAQs：

Q1: Flink CDC能否保证完全的实时性？

A1: Flink CDC主要设计目标是保证一致性，而不是实时性，这意味着它可能会牺牲一些实时性来确保数据处理的准确性，它不保证在程序中断后能够立即从断点处恢复数据处理。

Q2: 如果我想在Flink CDC中实现断点续传，应该如何操作？

A2: 要实现断点续传，首先需要确保你的数据源支持这一特性，对于PostgreSQL，你可能需要结合Flink的检查点机制和事务日志保留策略来实现，你还可以考虑使用其他支持断点续传的数据源，如Kafka，配合Flink的特定连接器来实现这一功能。