Flink CDC1.13.6读取binlog是按照row读取还是按照事务的粒度读取的？

Flink CDC 是按照事务的粒度读取 binlog 的。在 Flink CDC 中，每个事务都会被转换成一系列的 Change Records，每个 Change Record 对应一行数据的变化。当一个事务提交时，所有的 Change Records 就会被一起发送出去，形成一个事务事件流。这样做的好处是可以保持数据的一致性和完整性。
然而，当事务涉及的数据量太大时，可能导致 Flink 内存不足，从而引发 OutOfMemoryError 错误。为了避免这种情况发生，可以考虑以下几个解决方案：

1. 增加 Flink 内存分配：增加 Flink 执行时分配给 TaskManager 的内存，以便能够容纳更大的事务数据量。
2. 设置 maxBatchSize 参数：可以通过调整 maxBatchSize 参数限制单次发送的数据量，避免过大的事务被打包成单个消息发送出去。
3. 使用流处理模式而不是批处理模式：在流处理模式下，Flink 可以持续地处理事务，而不是一次性接收全部数据。这样可以有效减轻内存压力，并且能够在遇到大事务时避免 OutOfMemoryError 错误。
4. 建立缓冲区来拆解大型事务：如果仍然无法避免大事务，那么可以建立一个缓冲区来拆解大型事务，并将其分割成若干个小事务发送出去。这种方法需要额外的编程和设计，但是在处理大数据量时具有更高的灵活性。