Flink cdc连接mysql，配置的是从库的ip，但是有几个服务连到了从库，这种情况是什么原因？

根据你提供的信息，似乎你在使用 Flink 1.17 版本时遇到了一些问题。在 Flink 1.17 版本中，Ververica 公司（Flink 的商业支持者）对 Flink 的 MySQL 连接器进行了一些更改。

在之前的版本中，你可能需要单独引入 ververica-connector-mysql 依赖。但在 Flink 1.17 版本中，这个依赖可能已经包含在了 Flink 的核心库中，所以你不再需要单独引入它。

至于你提到的 MySqlValidator 类的问题，这可能是因为在 Flink 1.17 版本中，这个类的位置或者命名发生了变化。你可以查看 Flink 1.17 的官方文档或者源代码，看看这个类现在在哪里，或者是否已经被重命名。

总的来说，如果你在 Flink 1.17 版本中不再需要引入 ververica-connector-mysql 依赖，那么你应该不需要再引入这个额外的依赖。但是，为了确保你的代码能够正常工作，你应该查看 Flink 1.17 的官方文档，了解最新的依赖和配置信息。

出现这种情况可能是由于以下几个原因导致的：

1. 配置不一致：确保所有服务都按照相同的配置连接到数据库，即如果目标是连接从库，所有服务的数据库连接字符串应明确指向从库的IP地址和端口。检查各服务的配置文件或环境变量，确认它们是否统一指定了从库信息。

2. 负载均衡或DNS解析问题：如果你的服务通过域名而非直接IP地址连接数据库，可能存在DNS解析将请求分散到主库和从库的情况。检查DNS设置或负载均衡配置，确保它们不会将流量错误地导向主库。

3. 数据库代理或中间件配置：如果服务通过数据库代理或中间件（如ProxySQL、MaxScale等）连接MySQL，这些组件的配置可能未正确设置为始终路由到从库。需检查并调整这些中间件的路由规则。

4. 应用程序逻辑错误：部分服务的代码逻辑中可能错误地包含了直接连接主库的代码路径，比如在某些特定条件下切换数据库连接。审查并统一所有服务的数据库访问逻辑，确保它们遵守预期的连接策略。

5. 数据库集群变动：在数据库集群调整期间，如主从切换或添加新节点，可能会短暂影响连接的稳定性，导致原本连接从库的请求意外连接到主库。关注集群变动时的通知，并在必要时调整服务的重连逻辑或暂时暂停服务。
   

相关链接
CDC问题 https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-cdc

如果多个服务中有的连接到从库，有的连接到主库，可能是因为服务配置的MySQL连接信息不一致。请检查每个服务的数据库连接配置，确保它们都指向正确的实例。建议统一配置为从库，以避免对主库的写操作影响。请检查Server ID配置，避免冲突，并确认服务中使用的Server ID是唯一的。可参考文档

当您使用 Apache Flink CDC (Change Data Capture) 连接到 MySQL 的从库时，如果遇到其他服务也连接到了从库，这可能会导致一些问题。这里有一些可能的原因和解决方案：

原因分析

1. 配置错误:

   • 确认您的 Flink CDC 配置文件中指向的是正确的 MySQL 从库 IP 地址。有时候，由于配置错误，可能会意外地指向了主库或其他服务器。

2. 从库配置问题:

   • 确保 MySQL 从库已经正确配置为允许接收外部连接，并且启用了二进制日志功能，这是 Flink CDC 所必需的。
   • 确认从库的 binlog_format 设置为 ROW，这对于 Flink CDC 来说是必须的。

3. 网络问题:

   • 检查网络配置，确保没有防火墙或网络策略阻止其他服务连接到从库。
   • 确认从库的端口开放并且允许外部连接。

4. 服务配置问题:

   • 其他服务可能错误地配置为连接到从库，而不是主库。这可能是由于配置错误或服务的默认行为。

5. 资源竞争:

   • 如果从库资源紧张，可能会导致性能下降，影响 Flink CDC 的性能和其他服务的连接。

6. 负载均衡问题:

   • 如果您的环境使用了负载均衡器，确保负载均衡器正确地将流量路由到主库或从库。

解决方案

1. 确认配置:

   • 检查 Flink CDC 的配置文件，确保配置指向正确的 MySQL 从库地址。

2. MySQL 配置:

   • 确认 MySQL 从库的配置文件 (my.cnf 或 my.ini) 是否正确配置了二进制日志和其他相关选项。
   • 确认 MySQL 从库是否允许外部连接，并且启用了必要的日志功能。

3. 网络配置:

   • 检查网络设置，确保从库的端口开放并且没有防火墙阻止连接。
   • 如果有必要，可以暂时关闭防火墙进行测试。

4. 服务配置:

   • 检查其他服务的配置文件，确认它们是否正确配置为主库地址。
   • 如果有负载均衡器，确保负载均衡策略正确。

5. 资源优化:

   • 如果从库资源紧张，考虑优化资源使用，如增加硬件资源或优化 SQL 查询。
   • 考虑使用读写分离策略，将读请求分发到多个从库。

6. 监控和日志:

   • 使用 MySQL 的慢查询日志和 Flink 的日志来追踪问题。
   • 监控 MySQL 从库的性能指标，如延迟、CPU 和内存使用率。

7. 测试:

   • 在一个可控的环境中进行测试，确保 Flink CDC 正确连接到从库，并且其他服务连接到主库。

如果您提供了具体的错误信息或配置细节，我可以提供更具体的指导。

为减少对MySQL数据库的直接影响，最佳实践是采用中间消息队列（如Kafka）作为缓冲层。通过将MySQL的变更数据同步到Kafka，各服务可消费Kafka中的数据而非直接查询数据库，这样即使多个服务并行运行，也不会直接增加数据库的连接压力

参考文档

可能是在Flink CDC服务启动后，MySQL的主从关系可能发生了变化。原来的从库可能晋升为主库，或者主库故障后切换到了另一个从库。
配置从库IP的位置：

——参考链接。

确保 Flink 作业正确配置了所需的度量指标（Metrics）。
检查 Flink Web UI 是否有度量数据更新，如果没有，可能是指标注册或更新的问题。

调整 JVM 垃圾回收策略和参数，比如增加堆内存大小或调整 G1 GC 参数。
优化 Flink 作业的代码，减少内存使用，比如通过 .withCachedFiles() 或 .withCachedStreams() 缓存中间结果。
监控 Flink 集群资源使用情况，确保资源充足。