Flink CDC 并行度的设置和 splitSize 这两个大了直接就不同步了， 这是什么情况呢?

在Flink CDC中，并行度（Parallelism）和splitSize是两个不同的概念，它们之间没有直接的关系。并行度是指Flink任务中并行执行的任务实例数量，用于提高任务的处理能力。splitSize用于划分数据流的大小，以便于任务并行处理。

如果并行度设置得太大，而splitSize设置得太小，可能会导致数据不同步的问题。这是因为任务实例数量过多，而每个实例处理的数据量过少，导致数据在处理过程中不同步。

解决这个问题的方法可以是调整并行度和splitSize的设置，使其在合理范围内满足业务需求：

并行度设置：根据任务的处理能力和资源配置，适当调整任务的并行度。如果并行度设置得过大，可以尝试减少并行度，以保证每个任务实例处理的数据量能够达到一个合适的水平。

splitSize设置：根据数据流的大小和处理能力，调整splitSize的设置。如果splitSize设置得太小，可以尝试增大splitSize，以减少任务实例之间数据同步的开销。

同时，还需要注意以下几点：

数据源的并行度：确保数据源的并行度与Flink任务的并行度相匹配，以便将数据均匀地分发到任务实例中。

数据倾斜：如果任务中存在数据倾斜的情况（某些分区数据量远大于其他分区），可能需要进行数据重分区或使用Flink提供的解决方案，如KeyGroup、Broadcast等，来解决数据倾斜问题。

总之，合理设置并行度和splitSize，以及解决数据倾斜问题，可以帮助确保Flink CDC任务的正常运行和数据同步。

在实际应用中，可以根据具体的业务场景和数据特点进行调优和测试，以找到最佳的并行度和splitSize设置。同时，也建议参考Flink官方文档和社区讨论，了解更多关于并行度和数据流划分的最佳实践和经验。