Flink CDC全量阶段这种反压情况会是什么原因呢？

Flink CDC全量阶段反压的情况可能有以下几个原因：

1. 数据源性能问题：如果数据源（如MySQL）的性能较低，那么在全量阶段可能会产生大量的反压。这是因为Flink需要从数据源中读取大量的数据，并将其传输到下游系统，这可能导致数据源和网络带宽的压力增大。
2. 系统资源不足：如果Flink任务所在的机器或者集群资源不足，那么也可能会导致反压。例如，如果内存不足，Flink可能无法缓存足够的数据来满足下游的需求。
3. 网络问题：如果网络连接不稳定或带宽不足，也可能导致反压。例如，如果Flink任务与下游系统的网络连接断开，那么Flink可能需要等待一段时间才能重新建立连接。

Flink CDC全量阶段出现反压，通常表示数据源的处理速度跟不上Flink CDC的读取速度。这种状况可能由各种原因引起，例如MySQL数据库的性能问题。值得注意的是，反压的根源节点并不一定会在反压面板体现出高反压，因为反压面板监控的是发送端，如果某个节点是性能瓶颈并不会导致它本身出现高反压，而是导致它的上游出现高反压。

反压的影响主要体现在Flink中checkpoint过程上，具体表现在相关数据流阻塞，会使数据处理速度变慢，按正常数据量间隔插入的barrier也会被阻塞，进而拉长checkpoint时间，可能导致checkpoint超时，甚至失败。

怀疑是你代码里有什么操作导致的数据流向下游满，建议拆分下算子看下env.disableOperatorChaining();

，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”