flink run job 同步mysql数据，established越来越多怎么处理

在使用 Flink 运行作业同步 MySQL 数据的过程中，如果发现 established 的连接数越来越多，这通常是由于 Flink 任务在与 MySQL 建立连接后，未及时关闭或者重用连接导致的。 解决这个问题可以考虑以下几个方案： 1. 数据库连接池：使用数据库连接池（如 HikariCP、Druid 等）来管理与 MySQL 的连接。连接池可以在初始化时创建一定数量的连接，并在任务完成后回收这些连接供后续任务复用，从而避免过多的 established 连接。 2. 设置适当并行度：根据实际需求和 MySQL 的处理能力设置 Flink 任务的并行度，避免过高并行度导致的大量连接。 3. 连接超时与关闭：确保在 Flink 应用中正确处理了数据库连接的关闭逻辑，在不再需要连接时及时关闭。对于 JDBC connector，可以在完成数据读写后调用 `close()` 方法来关闭连接。 4. JDBC 连接参数优化：调整 JDBC 连接参数，例如设置合理的连接超时时间，以便在无操作一段时间后自动断开连接。 5. Flink 侧配置优化：如果是 Flink 自身的问题，比如 Checkpoint 或者其它机制导致的连接不释放，可以通过深入理解 Flink 的工作原理并优化相关配置来解决。 对于这个问题需要结合具体的应用场景和代码进行排查分析，找到产生大量连接的具体原因才能针对性地解决。 [2024-01-30 14:33:26 | AI写代码神器 | 321点数解答]