Flink CDC同步oracle表 一个表一个session的问题怎么优化呢？

当使用Flink CDC同步Oracle表时，如果每个表都使用一个独立的session，可能会导致连接数过高和性能下降的问题。为了优化这个问题，可以考虑以下几个方面：

数据分区：将要同步的表进行合理的数据分区，例如按照某个字段进行分区，将数据分散到多个表中。这样可以减少每个表的数据量，降低同步的并发度和连接数。

批量同步：通过调整Flink CDC的配置，将同步的操作从单条记录改为批量模式。这样可以减少每个表的同步请求次数，降低连接数的压力。

连接池管理：使用连接池来管理与Oracle的连接，通过连接池可以有效地重用连接资源，避免频繁地创建和销毁连接。可以使用一些常见的连接池库，如HikariCP、Druid等。

并发度调整：调整Flink CDC任务的并发度和任务数量。根据实际情况，适当地增加或减少任务的并发度和数量，以平衡同步的速度和连接数的负载。

物理调整：在部署Flink CDC任务的机器上，可以考虑增加机器的物理资源，如CPU、内存、网络带宽等，以提高整体的处理能力。

需要根据具体的业务需求和环境来选择合适的优化方式。同时，建议进行性能测试和监控，及时调整和优化参数，以达到最佳的同步性能和连接管理效果。