Flink 并行度设置为1的时候，全量增量同步都没问题，并行度增大时，全量没问题增量同步不过来

这可能是因为在并行度为1的情况下，Flink的全量和增量同步都可以正常工作，但是在并行度更大的情况下，全量同步可以正常工作，但是增量同步出现了问题。这可能是因为在并行度更大的情况下，Flink的增量同步算法可能无法正确处理数据，导致增量同步出现问题。你可以尝试调整Flink的并行度为更小的值，或者检查你的数据源和Flink的配置，以确定问题的具体原因。

在使用Flink CDC（Change Data Capture）时，如果遇到并行度增大导致全量同步正常但增量同步出现问题的情况，可能是由于以下几个原因造成的：

1. 状态同步问题:

   • 当Flink作业的并行度增加时，状态的同步和分配可能会受到影响。这可能导致在增量数据处理过程中出现不一致。

2. 分区键或者分片键不均匀:

   • 如果并行任务处理的数据分布不均匀，可能会导致某些并行实例处理更多的数据，而其他实例则很少或没有数据处理。

3. 时序问题:

   • 在处理增量数据时，确保所有并行实例都能正确地处理数据的时间顺序。如果时序处理不当，可能会导致数据同步不一致。

4. 资源限制:

   • 提高并行度可能会增加对资源（如内存和CPU）的需求。如果资源不足，可能会影响任务的正常运行。

5. 配置问题:

   • 检查Flink作业的配置，确保在增加并行度时，相关的配置也做了相应的调整。

为了解决这个问题，建议：

• 调试和监控：仔细监控和调试Flink作业，特别是在并行度改变时。
• 调整分区策略：确保数据分布均匀，以便所有并行实例都能有效地处理数据。
• 资源评估：确保有足够的资源来支持更高的并行度。
• 检查时序逻辑：确保所有的数据都按照正确的顺序处理。

Flink CDC 并行度指的是 Flink 同步数据流时所使用的并发线程数。在设置并行度时，需要考虑集群资源、数据量大小等因素。如果设置不当，可能会导致数据同步出现问题。
以下是可能导致您所述问题的一些原因：

1. 集群资源不足：如果集群资源不足以支撑更多的并发任务，则可能会影响增量同步。在这种情况下，可以考虑增加集群资源或者减少并行度。
2. 数据倾斜：如果部分任务处理的数据量大于其他任务，则可能导致数据倾斜。您可以考虑增加并行度，以减轻数据倾斜的影响。
3. 配置错误：如果并行度过大，可能会导致任务配置出错。在这种情况下，您可以检查 Flink 配置文件和日志文件，以找出可能的错误。