问个问题，flink cdc是在只有一个数据源的情况下，并行度设置>1，是不是根本没用。 ？

是的，如果 Flink CDC 的数据源只有一个，且并行度设置大于 1，那么并行度设置可能会失去作用，因为只有一个数据源可以供 Flink 同时读取和处理。在这种情况下，Flink 的并行度设置只会影响到内部算子的并行度，而不会影响到源数据的读取和处理。

例如，在您提供的代码中，通过 env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysqlSource") 方法创建了一个 SingleOutputStreamOperator 对象，该对象表示从 MySQL 数据库中读取数据的数据源。如果您将该数据源的并行度设置为大于 1，例如 mySqlSource.setParallelism(2)，那么 Flink 会在内部使用两个并行度来处理数据，但是只有一个 MySQL 数据库可以供 Flink 同时读取和处理，因此第二个并行度可能会被浪费。

需要注意的是，Flink CDC 的并行度设置不仅仅影响到数据源的读取和处理，

在 Flink CDC 中，当只有一个数据源的情况下，并行度设置大于1是否有用，取决于具体的场景和需求。

如果您只有一个数据源，并行度设置为大于1时，可能会感觉没有明显的性能提升。这是因为并行度定义了任务的并行执行能力，而在单一数据源的情况下，任务只能从该数据源中读取数据，无法从多个数据源同时读取。因此，并行度设置大于1时，任务仍然是顺序执行的。

然而，并行度设置大于1仍然可以发挥一些作用：

1. 任务扩展性：尽管只有一个数据源，但在处理较大量的数据时，可以将数据划分为多个分区，并行地对每个分区进行处理，以提高整体处理速度。并行度设置大于1时，可以将数据分发到不同的任务实例上进行处理，从而利用多个线程或计算资源来加速任务执行。

2. 异步 I/O：在某些情况下，任务可能需要与外部系统进行交互，如写入到其他数据源或发送网络请求等。并行度设置大于1时，可以允许任务并发地进行异步 I/O 操作，从而提高整体处理效率。

3. 容错性：并行度设置大于1时，任务可以在多个任务实例间进行负载均衡，以及提供容错机制。如果其中一个任务实例发生故障，其他任务实例仍然可以继续执行任务，保证系统的稳定性和可靠性。

因此，即使只有一个数据源，设置并行度大于1仍然可以为系统带来一些优势。但具体效果取决于数据量、处理逻辑、数据分布等因素，需要根据实际情况进行评估和测试。