请问cdc如何在source表做读数限流？

在实时计算场景中，尤其是当您需要从MySQL等数据库的源表（如oms_order）通过CDC（Change Data Capture）抽取增量数据时，直接在Flink或其他实时计算引擎的source端进行读数限流的功能并不直接内置。通常，CDC源端更多关注于数据变更的捕获与传递效率，而流量控制或限流策略可能不在其标准配置之内。

但是，针对您的需求，可以考虑以下间接方法来实现限流目的：

1. 利用数据库层面的限流：

   • 如果数据库管理系统支持，可以在数据库层面配置限流策略，比如MySQL可以通过调整max_connections参数限制同时连接数，或者使用第三方工具如ProxySQL进行更细粒度的流量控制。但请注意，这会影响到所有访问该数据库的操作，不仅仅是CDC过程。

2. 网络层面限流：

   • 利用API网关、Web应用防火墙(WAF)或轻量级服务器(ECS)部署限流软件，对流向实时计算系统的流量进行控制。例如，通过API网关设置基于QPS的限流规则，确保数据读取速率不会过载系统。

3. 实时计算任务自身控制：

   • 在实时计算任务设计上，可以通过调整Flink作业的并行度、背压机制（backpressure）等方式间接控制数据处理速率。虽然这不是直接的读数限流，但能帮助系统在处理阶段自我调节，避免因消费过快导致的问题。

4. 自定义数据源实现限流逻辑：

   • 若上述方案均不满足需求，可以考虑开发自定义的数据源（如Flink的Custom Source Function），在数据读取逻辑中嵌入限流逻辑，根据业务需求动态调整读取速率。这种方式灵活性高，但实现复杂度也相应增加。

综上所述，直接在CDC source表做读数限流较为复杂且非标准操作，建议结合外部组件或调整整体架构设计以达到限流目的。