如果有多个版本的Flink CDC在同一环境中运行，可能会导致Debezium版本冲突。这是因为每个版本的Flink CDC可能依赖于特定版本的Debezium。为了避免这种冲突，你可以采取以下几种方法：
使用不同的Kafka brokers来运行不同版本的Flink CDC。这样可以确保每个Flink CDC实例只使用其依赖的Debezium版本。
使用容器化技术（如Docker）来隔离不同版本的Flink CDC。你可以为每个版本的Flink CDC创建一个独立的容器，并在容器内部安装相应版本的Debezium。
如果可能的话，尽量使用同一版本的Flink CDC和Debezium。这样可以避免版本冲突，并确保所有组件都能正常工作。
在升级Flink CDC时，务必遵循官方的升级指南，以确保平滑过渡。在升级过程中，可能需要对现有的配置进行调整，以适应新版本的Debezium。
请注意，这些方法并不能保证完全避免版本冲突，但它们可以降低冲突的可能性。在实际应用中，你可能需要根据具体情况进行调整。
这两种方式的主要区别在于源表的定义和管理。
对每张表单独建立source并写入对应的sink：这种方式下，每个source都是独立的，你可以针对每张表单独配置CDC参数，例如捕获变更的起始位置、过滤条件等。但是，这种方式的缺点是代码可能会变得比较复杂，因为你需要为每张表都写一遍source和sink的定义。
使用dblist或tablelist建立一个source，写入多个对应的sink：这种方式下，所有的表都被视为一个整体，你可以在一个source中配置适用于所有表的CDC参数。这种方式的优点是代码会比较简洁，因为你可以一次性定义所有的表。但是，这种方式的缺点是你无法为不同的表设置不同的CDC参数。
总的来说，选择哪种方式主要取决于你的具体需求。如果你需要对每张表单独配置CDC参数，那么第一种方式可能更适合你。如果你希望代码更简洁，那么第二种方式可能更适合你。
