问一个问题哈，flink cdc多并行度的时候，怎么才可以保证顺序？

在 Flink CDC 中，当设置多并行度时，数据的顺序处理可能会受到影响。这是因为多个并行任务并行处理数据，并且数据到达的顺序可能无法保证。

如果你需要保证数据的顺序处理，有以下几种方法可以尝试：

1. 使用单并行度：将 Flink CDC 作业的并行度设置为 1，这样只会有一个任务处理数据，确保了数据的顺序处理。但这也会限制作业的吞吐量和并行处理能力。

2. 使用时间属性进行分区：如果你的数据流中有时间属性（例如事件时间或处理时间），可以使用 Flink 的 EventTime 或 ProcessingTime 进行分区。通过对数据进行按键分区，确保同一键的数据由同一个任务处理，可以维护某种程度的顺序。

3. 使用有序状态：Flink 提供了有序状态（Ordered State）来保存和管理有序的状态数据。你可以使用有序状态来记录和缓存输入数据，并在处理时进行排序和处理。但请注意，有序状态会增加状态管理的复杂性和内存消耗。

4. 使用全局排序：如果你的应用程序要求完全有序处理，可以考虑使用 Flink 的全局排序功能。全局排序将所有数据发送到单个任务进行排序和处理，以保证数据的全局顺序。然而，这可能会导致性能瓶颈，因为所有数据都需要通过一个任务。

并行和有序是冲突的，多并行度是全量阶段，等于查一遍数据库里面的数据，基本不需要考虑顺序，增量都是1个并行度，结合flink的ckp，有序输出，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”