使用flinkcdc 2.2版本链接oracle19c 写入kafka2.12，已经配置？

攒点批拉数据也许快点，oracle确实不太理想，而且你目前用的版本比较低，可能需要你各种调试出合适的参数
https://debezium.io/documentation/reference/1.6/connectors/oracle.html自己测一测试试吧，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

根据您的描述，您在使用 Flink CDC 2.2 版本链接 Oracle 19c 写入 Kafka 2.12 时遇到了性能问题。首先，我们需要确保您已经正确配置了 Flink CDC、Debezium 和 Kafka。以下是一些建议来提高性能：

1. 调整 Flink CDC 的批处理间隔。您可以尝试增加或减少批处理间隔，以找到最佳的性能平衡点。例如，您可以在 Flink CDC 配置文件中设置 sink.batch.max-rows 参数来控制每个批次的最大行数。

sink:
  type: kafka
  version: 2.12
  brokers: "localhost:9092"
  topic: "your_topic"
  batch.max-rows: 10000
  batch.max-duration: 30000

1. 调整 Debezium 的拉取间隔。您可以尝试增加或减少 Debezium 的拉取间隔，以找到最佳的性能平衡点。例如，您可以在 Debezium 配置文件中设置 connector.class 参数来选择不同的连接器，并相应地调整拉取间隔。

{
  "name": "oracle",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.oracle.OracleConnector",
    ...
    "database.hostname": "your_host",
    "database.port": "your_port",
    "database.user": "your_user",
    "database.password": "your_password",
    "database.server.id": "your_server_id",
    "database.whitelist": "your_schema",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "your_kafka_bootstrap_servers",
    "database.history.kafka.topic": "your_kafka_topic",
    ...
  }
}

1. 调整 Kafka 的分区策略。您可以尝试使用不同的分区策略，以找到最佳的性能平衡点。例如，您可以在 Kafka 配置文件中设置 num.partitions 参数来调整分区数量。

num.partitions=64

1. 检查网络延迟和带宽。确保您的网络连接稳定，没有延迟或带宽限制。如果可能的话，尝试在不同的网络环境下进行测试。

2. 考虑使用其他数据同步工具。如果您发现 Flink CDC 的性能仍然无法满足您的需求，您可以考虑使用其他数据同步工具，如 Logstash 或 Maxwell。这些工具可能提供更好的性能和更多的功能。