如何基于 Flink SQL 实现流数据与 MySQL 维表的 Lookup Join？

Flink SQL 的 Lookup Join 通过 FOR SYSTEM_TIME AS OF 语法实现流表与维表的关联，用于在实时计算中补充元数据信息。以 OpenAPI 网关监控为例：

维表定义（MySQL 存储网关集群信息）：

CREATE TABLE gateway_cluster_dim (
  local_ip STRING,
  app_group STRING,
  region_id STRING,
  PRIMARY KEY (local_ip) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'lookup.cache.max-rows' = '50000',
  'lookup.cache.ttl' = '10min',
  'lookup.max-retries' = '3'
);

关联查询：

FROM openapi_log_source l
LEFT JOIN gateway_cluster_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF l.ts AS g
  ON l.LocalIp = g.local_ip

缓存策略选择非常关键：对于变化频率低的小表（如集群信息）采用 ALL 策略，启动时全量加载并定时刷新；对于数据量大的表（如租户信息）采用 LRU 策略，缓存热点数据并设置合适的 TTL（如 10 分钟）以平衡命中率和数据新鲜度。