维表join你们用的什么方式？我用广播状态，广播流会在主流之后执行，这个顺序怎么控制

在 Flink 应用中执行维表 join 时，广播状态是一个非常常用的机制，尤其适用于维度表数据量较小且更新不频繁的情况。它可以将维度表作为广播流发送到所有 TaskManagers 的所有并行实例，从而避免了 shuffle 的开销，并允许每个 TaskManager 独立地进行 join 操作。

关于你提到的广播流在主流之后执行的问题，这可能是由于流的水位线（Watermarks）导致的。Flink 会根据水位线来处理时间。如果主流的水位线进度快于广播流，它会先处理主流的数据。

要控制顺序以确保广播流能够及时广播，你可以考虑以下措施：

水位线调整：

检查和调整数据源的水位线生成策略，确保广播流和主流的水位线是同步的。
事件时间和处理时间：

根据你的时间特性选择合适的时间语义。如果使用事件时间（EventTime），则数据是基于事件的时间戳进行处理。如果数据流没有正确的时间戳或者水位线没有正确生成，可能会遇到顺序问题。在这种情况下，可以切换到处理时间（ProcessingTime）语义，这样广播流数据会在到达后立即广播和处理。
数据源配置：

检查你的数据源配置，确保没有不必要的延迟。对于广播流，你可能需要一个数据源配置，该配置可以快速发出广播数据。
广播流预热：

在查询中实现一种预热机制，以便广播流先行启动并填充状态，主流处理之前维度数据就已经到位。
静态数据加载：

如果维度数据非常静态，可以考虑在作业启动时预先加载到状态中，比如从外部系统中加载到 Flink 状态后端。
确保广播状态可用性：

在处理主流时检查广播状态是否可用，如果符合业务逻辑，考虑对无法匹配的事件进行缓存或者进行特殊处理。
状态初始化：

如果使用 DataStream API，确保通过在 open() 方法中初始化状态或在启动流之前处理广播数据来加载和初始化广播状态。

现在open方法里第一次全量——该回答整理自钉群“Flink CDC 社区”