flink JdbcSink.sink 怎么捕获入库异常

在 Flink 中，`JdbcSink` 是将数据写入 JDBC 数据库的 Sink，如果数据无法写入数据库，则会抛出异常。可以通过以下方式进行捕获：

1. 在 `JdbcSink` 中重写 `invoke` 方法，并在方法中捕获异常。例如：

   public class MyJdbcSink extends JdbcSink<Tuple2<String, Integer>> {
       @Override
       public void invoke(Connection connection, Tuple2<String, Integer> value, Context context) throws Exception {
           try {
               // 处理数据
           } catch (Exception e) {
               // 捕获异常
           }
           super.invoke(connection, value, context);
       }
   }

2. 在 `StreamExecutionEnvironment` 中设置全局异常处理器。例如：

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
   env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
   env.setParallelism(1);
   
   env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
   env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
   env.setParallelism(1);
   env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
   env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
   
   env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
   env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
   env.setParallelism(1);
   
   // 设置全局异常处理器
   env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
   env.getConfig().setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
           3, // 尝试重启的次数
           Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 时间间隔
   ));
   env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
   env.setParallelism(1);
   
   // 添加 JdbcSink
   DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...;
   dataStream.addSink(new MyJdbcSink());
   
   env.execute("My Flink Job");

通过以上两种方式，可以捕获 `JdbcSink` 写入数据时产生的异常。需要注意的是，捕获异常后需要根据实际情况进行处理，例如重试或将异常数据写入死信队列等。