flink cdc全量阶段是一张表一张表串行，有办法多张表并行吗？

在Flink CDC的全量阶段，默认情况下，数据读取是按照表为单位进行的。如果需要实现多张表并行读取以提高效率，可以通过以下方法实现：

1. 配置并发度

Flink CDC支持通过设置作业的并发度来实现多张表的并行读取。具体操作如下： - 在Flink作业中，通过调整parallelism参数来设置并发度。 - 确保server-id范围足够大以支持所需的并发度。例如，如果设置并发度为8，则server-id范围至少需要包含8个唯一的ID（如5400-5407）。

重要提示： - server-id范围必须大于等于作业的并发数，且不同作业对同一个MySQL实例的server-id范围不能重叠。 - 如果未正确配置server-id，可能会导致Binlog读取失败或数据重复。

2. 启用Source复用

为了减少数据库连接数和Binlog读取压力，可以启用Source复用功能。具体步骤如下： - 在SQL作业中添加以下配置以开启Source复用：

SET 'table.optimizer.source-merge.enabled' = 'true';

• 启用Source复用后，具有相同配置参数的MySQL源表会合并为一个Source节点，从而减少数据库连接数。

注意事项： - 启用Source复用后，作业需要无状态启动，因为Source复用会导致作业拓扑发生变化。

3. 自动调优（Autopilot）

Flink CDC提供了自动调优功能，可以在全量阶段和增量阶段动态调整并发度，以平衡性能和资源使用： - 在全量阶段，系统会根据数据量自动增加并发度以加速读取。 - 在增量阶段，系统会自动降低并发度以保证全局有序性。 - 开启自动调优的方法：在作业运维页面将自动调优模式设置为Active模式。

说明： - 默认情况下，调低并发度的最小触发时间间隔为24小时。

4. 正则表达式匹配多张表

如果需要同步多张表，可以通过正则表达式匹配表名，从而实现多张表的并行读取。例如：

'table-name' = 'user_.*'

上述配置可以匹配所有以user_为前缀的表，并在全量阶段并行读取这些表的数据。

5. 限制与注意事项

• 全量阶段的并发度受限于server-id范围：确保server-id范围足够大以支持所需的并发度。
• 表结构变更的影响：在全量阶段发生表结构变更可能导致作业报错或无法同步变更。此时需要停止作业、删除下游表并重新无状态启动。
• RDS MySQL只读实例的限制：如果使用的是RDS MySQL 5.6只读实例，由于其Binlog文件不包含数据，无法读取增量阶段的数据。建议使用可写实例或升级到更高版本。

通过以上方法，您可以实现Flink CDC全量阶段多张表的并行读取，从而显著提升数据同步效率。