Flink CDC中我的业务不太适合使用lookup join,同步的可以理解为，用户信息表，部门？

对于像用户信息表、部门表、权限表和角色表这样的维度数据，在 Flink CDC 中使用 Lookup Join 可能并不是最佳的选择。Lookup Join 主要适用于维度表相对较小的情况，而对于大型维度表，它可能会导致性能问题或内存消耗过高。

针对这种情况，以下是一些替代方案可以考虑：

批量加载维度表：将维度表加载到 Flink 程序的内存中，并使用广播变量或自定义数据源将其分发给所有任务实例。这样，每个任务实例都可以在本地缓存维度表，并通过维度表的键进行关联查询。这种方式适用于维度表相对较小且不经常变化的情况。

异步维度查询：使用异步 I/O 模型，在 Flink 程序中使用异步维度查询，将维度表的查询请求发送到外部存储系统（如数据库），并使用回调函数处理查询结果。这种方式可以减少对内存的消耗，并提高程序的吞吐量。

缓存维度数据：使用缓存系统（如 Redis、Memcached 等）来缓存维度数据。在 Flink 程序中，通过查询缓存系统获取维度数据，避免频繁地查询外部存储系统。这种方式可以提高查询性能，并减轻外部存储系统的负载压力。

数据预处理：在数据进入 Flink CDC 之前，对维度数据进行预处理，将其整理成宽表形式。这样，在 Flink CDC 中可以直接使用宽表进行操作，避免使用 Lookup Join。这种方式适用于维度数据变化较少、宽表结构相对稳定的情况。

没有相同的pk组件大宽表是个问题，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”