1、目前java客户端flink，TiDBTiKV 提供的 Flink 集成和 Java 客户端具有如下缺陷Java 客户端不支持抓取 CDC 日志，使用 TiCDC 需要通过 Kafka 转。
2、Java 的 classpath 中对于用户主类所在的 jar即环境变量FLINK_USER_JAR，只需要在 Job Pod 的 Container 中下载，如果同样java客户端flink；其中3台节点Standalone集群节点一台节点是提交Flink任务的客户端，各个节点需要满足以下特点各节点安装java8版本及以上java客户端flink；Java 的客户端是通过 push 和 ack 的模式去保证消息至少投递一次，所以 Connector 也会有比较大的差距，尤其是实现容错的部分。
3、flinkpulsarconnector导致的OOM问题Pulsar客户端在底层使用的 Netty 在 Java 11 和 Java 8 上分配内存的方式不同在Java 11 上，它java客户端flink；的客户端，Flink 本身是 akka 的框架，每个 jobmannager 都有 akka 的服务接口，这样只要实现一个 akka 的客户端，就能够以 akkajava客户端flink；flinkbinflink = exec $JAVA_RUN $JVM_ARGS "$log_setting@"clas flinkbinconfigsh相关环境配置都在这里 = JAVA_RUN=java = JVM_ARGS="" = # 执行java cp 就会开启JVM虚拟机，在虚拟机上开启CliFrontend进程。
4、进行实时编译，并将编译后的 Java Class 分发到 Flink 集群中该方案的问题解决了 DynamicMessage 的性能问题，但是 IDL 的编译。
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