flink cdc计算过程中需要执行aviator表达式，有什么优化方案？

在Flink CDC计算过程中，如果需要执行Aviator表达式，并且这些表达式的执行涉及到数据库连接操作，确实可能造成性能瓶颈。优化方案可以从以下几个方面考虑：

1. 表达式缓存：

   • 对于频繁使用的Aviator表达式，可以考虑将其编译结果缓存起来，避免每次执行时都重新解析和编译。

2. 数据库查询优化：

   • 减少不必要的数据库查询，尽可能一次性获取足够的数据以支持多个Aviator表达式的计算。
   • 使用批量查询或预加载策略来减少数据库连接的建立和关闭次数。
   • 优化SQL查询语句，确保索引的有效使用，减少全表扫描。

3. 异步处理：

   • 将涉及数据库查询的Aviator表达式执行逻辑封装成异步任务，通过线程池或者Flink自身的async I/O机制进行非阻塞式调用，降低对主流程的影响。

4. 数据库连接池：

   • 使用高效的数据库连接池技术（如HikariCP、Druid等），复用已有的数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。

5. 表达式简化与重构：

   • 尽量简化Aviator表达式，减少嵌套和复杂度，同时尽量减少对数据库查询的依赖，将部分计算逻辑迁移到Flink流处理中完成。

6. 数据预处理：

   • 如果条件允许，可以在上游环节提前准备好Aviator表达式所需的数据，例如通过JOIN或其他方式将需要的数据库字段预先join到CDC数据流中，这样在Flink作业内部就不需要再进行实时数据库查询了。

7. 扩展计算资源：

   • 根据实际负载情况适当增加Flink作业的并行度，利用更多的计算资源来分散压力。

8. 架构调整：

   • 如果上述优化仍然无法满足需求，可以考虑是否有必要在流处理过程中执行这样的动态表达式，评估是否有其他设计方案，比如是否可以通过批处理或者Lambda架构设计，将需要数据库查询的部分延迟处理，减轻实时流计算的压力。

针对Flink CDC计算过程中需要执行Aviator表达式，并且Aviator表达式的执行需要连接数据库导致性能不好的问题，可以考虑以下优化方案：

1. 缓存数据库连接：在Flink作业中，可以提前建立数据库连接并缓存起来，避免每次执行Aviator表达式时都重新连接数据库。这样可以减少连接数据库的时间开销，提高性能。

2. 使用连接池：如果需要频繁地连接数据库，可以使用连接池来管理数据库连接。连接池可以复用已经建立的连接，减少连接和断开连接的开销，提高性能。

3. 异步执行Aviator表达式：可以将Aviator表达式的执行放在一个异步任务中进行，不阻塞Flink CDC的数据处理流程。这样可以避免因为等待Aviator表达式执行完成而导致的性能下降。

4. 优化Aviator表达式：检查Aviator表达式是否可以进行优化，例如减少表达式的复杂度、避免重复计算等。通过优化Aviator表达式，可以提高其执行效率，从而提升整体性能。

5. 调整Flink作业的配置：根据具体情况，可以调整Flink作业的配置参数，例如增加并行度、调整缓冲区大小等，以提高整体性能。

6. 考虑使用其他表达式引擎：如果Aviator表达式的性能仍然无法满足需求，可以考虑使用其他表达式引擎，例如Velocity、Thymeleaf等。这些表达式引擎可能在特定场景下具有更好的性能表现。

综上所述，可以通过缓存数据库连接、使用连接池、异步执行Aviator表达式、优化Aviator表达式、调整Flink作业配置以及考虑使用其他表达式引擎等方法来优化Flink CDC计算过程中执行Aviator表达式的性能问题。

想办法不链接数据库，换个高性能的数据库去维表join，用的时候查出来放状态，设置自动过期，我们现在就是这样处理的。此回答来自钉群Flink CDC 社区。