目錄

一、實時數倉的“野心”與“現實”

二、數據采集與接入：別讓“源頭”卡脖子

2.1 問題1：Kafka數據亂序與延遲

2.2 問題2：MySQL CDC數據同步異常

三、數據處理與計算：別讓“算力”成瓶頸

3.1 問題3：多表Join性能低下

3.2 問題4：窗口計算觸發延遲

四、狀態管理與容錯：讓任務“穩如老狗”

4.1 問題5：Checkpoint過大導致任務重啟緩慢

五、Sink端優化：別讓“出口”拖后腿

5.1 問題6：HDFS小文件問題

5.2 問題7：Elasticsearch寫入瓶頸

六、動態業務適配：讓Flink“隨需應變”

6.1 問題8：JSON字段動態擴展

6.2 問題9：表結構變更引發的任務失敗

七、運維監控與報警：讓任務“穩如老狗”

7.1 問題10：任務失敗無感知

八、性能調優：讓Flink“飛”起來

8.1 問題11：背壓導致任務延遲

8.2 問題12：并行度設置不當

九、復雜業務場景：挑戰Flink的“極限”

9.1 問題13：多流Join性能瓶頸

9.2 問題14：實時去重性能低下

十、故障恢復：讓任務“死而復生”

10.1 問題15：任務失敗后數據丟失

十一、跨天窗口計算：別讓“時間”絆倒你

11.1 問題16：跨天窗口計算延遲

11.2 問題17：跨天窗口結果錯誤

十二、Flink SQL進階優化：讓SQL“跑得更快”

12.1 問題18：復雜SQL性能低下

12.2 問題19：SQL動態表維護成本高

十三、生產環境調試技巧：從“翻車”到“救車”

13.1 問題20：日志分散難定位

13.2 問題21：生產環境性能瓶頸難排查

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一、實時數倉的“野心”與“現實”

實時數倉的魅力在于秒級響應，讓企業從“后知后覺”變成“未卜先知”。無論是電商的實時訂單分析、物流的實時調度，還是金融的風控預警，Flink都能大顯身手。然而，生產環境復雜多變，數據量動輒TB級、TPS（每秒事務數）輕松破萬，稍有不慎，任務掛掉、延遲飆升、數據丟失……這些問題能讓你從“意氣風發”到“懷疑人生”。

核心挑戰：

• 數據一致性：如何確保端到端的“Exactly-Once”語