请问使用mysql-cdc作为source，如果做到数据有序性的？如果我下游sink的并行度比source高能行吗
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在使用mysql-cdc作为source时，确保数据有序性主要依赖于Flink的Exactly Once语义和Binlog的天然有序特性。以下是关键点：
Exactly Once语义：MySQL CDC源通过Debezium读取器与Flink的Checkpoint机制结合，可以保证数据处理的Exactly Once语义，这意味着每条数据库变更事件（Insert、Update、Delete）都会且仅会被处理一次，从而保持了数据处理的顺序性和一致性。
Binlog的有序性：MySQL的Binlog是按照事务的提交顺序记录的，因此自然具有时间上的有序性。Flink MySQL CDC Connector在读取Binlog时会遵循这一顺序，确保数据被顺序消费。
关于下游sink并行度高于source的问题：
在实际应用中，虽然理论上sink并行度高于source并行度可能导致数据乱序（因为多个sink任务可能同时消费来自单个source的任务结果），但Flink通过其内部的数据重分区（re-partitioning）机制可以在一定程度上管理这种并行度不匹配的情况，以维持数据流的逻辑顺序或特定的key排序。
如果您的业务场景要求严格的全局有序，建议保持sink的并行度不超过source的并行度，并且在必要时对数据进行适当keyBy操作来维护特定key下的有序性。对于非严格有序的场景，增加sink并行度可以提升写入性能，尽管这可能会牺牲一定的数据输出顺序。
特别注意，在全量拉取阶段后进入Binlog增量读取时，Flink默认配置下通常会自动调整并发以适应Binlog较低的数据吞吐，即从多并发读取全量转为单并发读取Binlog，以保持数据的有序性及处理效率。
综上所述，要实现数据有序性，利用好Flink的Exactly Once保证和理解Binlog的特性至关重要。而针对sink并行度设计，需根据实际需求权衡处理速度与数据顺序之间的关系。
参考角标：
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