社区版Flink CDC 数据库压力过问题

一般情况下，每个MySQL服务器都有一个唯一的server_id。为了保持复制的一致性，每个从服务器也需要设置不同的server_id，以便于区分不同来源的数据。因此，对于多张表来说，通常会为每一张表分配一个独立的server_id。

然而，在某些场景下，比如在一个小型的应用环境中，可以尝试使用共享的server_id。但是需要注意的是，这种方法有可能会导致binlog记录的混乱，特别是在同时修改同一行的情况下。而且这种方法也有可能导致主从延迟等问题。

Apache Flink的CDC（Change Data Capture）功能可以用于实时捕获数据库的变化数据，并将其转换为可用于Flink处理的格式。在MySQL中，Binlog是记录数据库变化的日志文件，每个表都需要一个单独的连接来读取Binlog。

然而，对于多个表共用一个连接来读取Binlog，这在技术上是可以实现的。你需要在MySQL配置文件中设置server_id为唯一的值，然后通过Flink CDC的MultiSchemaSourceFunction来实现多表的读取。

但是，这种方法可能会带来一些问题。首先，如果多个表的数据变化频率不同，那么共享连接可能会导致某些表的数据延迟。其次，如果某些表的数据量非常大，那么共享连接可能会导致Binlog的读取速度变慢，从而影响整个系统的性能。

因此，虽然理论上可以实现多表共用一个连接来读取Binlog，但在实际应用中可能需要根据具体情况进行权衡。如果你的数据库压力确实很大，可能需要考虑其他的解决方案，比如使用更高效的存储引擎，或者对数据进行分区以减少单个表的数据量。

在Flink CDC中，server-id被用作标识MySQL数据库的唯一标识符。当多个Flink CDC实例连接到同一个MySQL数据库时，每个实例都需要使用不同的server-id以避免冲突。如果多个实例使用相同的server-id，可能会导致数据覆盖或错误的变更捕获。

然而，对于您的问题，即多张表公用一个server-id以复用数据源，这在Flink CDC中是不被推荐的。因为server-id的目的就是为了避免不同实例之间的冲突和数据混淆。如果多个源表共享同一个server-id，可能会导致数据覆盖或错误的变更捕获。

为了解决多张表的压力问题，您可以考虑以下建议：

1. 调整Binlog Dump的位置：确保Binlog Dump的位置在源表的数据范围内，避免不必要的数据传输。
2. 使用API实现多表同步：社区提供了API来实现多表同步的功能。您可以研究这些API并尝试整合到您的作业中。
3. 动态新增表功能：考虑使用Flink CDC的动态新增表功能，这样当业务需求变化时，不需要重启整个作业。

MySQL CDC源表的数量确实会直接影响数据库的压力，特别是当源表数量较多时。然而，为了使服务器能够正确处理多张表的变更事件，每张表都需要有自己的server_id。
对于MySQL服务器，server_id是用来标识不同的服务器实例的，它不应该被多个服务器共享。如果您尝试让多个服务器共享同一个server_id，则可能会造成数据丢失等问题。相反，您可以尝试优化MySQL服务器的配置和架构以减少服务器压力。
一种常见的优化方法是在MySQL服务器上设置多个binlog线程，这样可以在同一台服务器上并发地处理多个表的变更事件。您还可以使用其他技术和工具来提高MySQL服务器的性能，比如负载均衡、缓存技术等等。

多个CDC作业导致数据库压力过大怎么办？
MySQL CDC源表需要连接数据库读取Binlog，当源表数量逐渐增加，数据库压力也会逐渐增加。为了解决数据库压力过大的问题，可以考虑通过将表同步到Kafka消息队列中，再通过消费Kafka中数据进行解耦。详情请参见MySQL整库同步Kafka。
https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/synchronize-data-from-all-tables-in-a-mysql-database-to-kafka#task-2240113

如果是通过CTAS方式同步数据导致的数据库压力过大，可以将多个CTAS作业合并为一个作业运行。在配置相同的情况下，为每一个MySQL CDC源表配置相同Server ID，可以实现数据源的复用，从而减小数据库的压力。详情请参见代码示例四：多CTAS语句。https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-table-as-statement#section-cnf-jio-mw2

可以使用 MySQL 的分区功能，将不同表的数据分布到多个服务器上，并为每个服务器分配唯一的 server ID，这样可以有效地减少数据库的压力。可以采用分片的方式，将数据拆分成多个小份，分别存储在不同的服务器上，并为每个服务器分配唯一的 server ID。