Flink CDC支持sink到多分区的kafka ，还能保持有序吗？

是的，Flink CDC可以支持sink到多分区的Kafka，并且可以保持数据的有序性。这是因为Flink CDC在消费数据库的变更事件时，会按照事件的发生时间（也就是事件的timestamp）对事件进行排序，然后将这些事件按照顺序写入到Kafka中。这样，即使Kafka有多个分区，Flink CDC也可以保证数据的有序性。

Flink CDC支持sink到多分区的Kafka，但是要保持全局的顺序性是有限制的。在默认情况下，由于数据会被并行地写入到不同的Kafka分区中，因此无法保证全局的数据顺序。然而，在特定的情况下，可以通过一些方式来部分实现顺序：

1. 使用时间属性进行分区：如果你的数据流中有时间属性（例如事件时间或处理时间），可以使用Flink的EventTime或ProcessingTime进行分区。这样，具有相同时间戳的数据会被路由到同一个Kafka分区，从而在该分区内部保持顺序。

2. 自定义键和分区器：你可以通过设置自定义的消息键和自定义的Flink Kafka生产者分区器来控制数据的分区行为。确保一个特定的关键字段（如订单ID）被用于生成消息键，并且分区器根据这个键将数据均匀地分布到各个Kafka分区上。这种方式可以保证具有相同关键字段值的数据会被发送到同一个分区，从而在该分区内保持顺序。

3. 限制并行度：如果只有一个并行任务实例在运行，那么所有的数据都会被写入到相同的Kafka分区中，这样就可以保证全局的顺序。但这通常不适用于大规模的数据处理，因为它会降低系统的整体吞吐量。

4. 使用单个Kafka分区：虽然这可以确保全局顺序，但会大大降低系统的可扩展性和容错性，因为单个分区不能同时被多个消费者读取，而且如果分区出现故障，整个系统可能会受到影响。

Kafka 是现在大数据中流行的消息中间件，其中 kafka 中由 topic 组成，而 topic 下又可以由多个 partition 构成。有时候我们在消费 kafka 中的数据想要保证消费 kafka 中的所有的分区下数据是全局有序的，这种情况下就需要将 topic 下的 partition 的数量设置为一个这样才会保证全局有序，但是这种情况消费数据并没有多并发，也就影响效率。

在 Flink 中则可以既保证消费 kafka 中的数据全局有序，又可以构成多并发，这就是 flink 中的时间特性带来的效果。Flink 在创建 kafka 的数据源时可以将其中的所有数据都存有时间并设置对应的 watermark，这样利用 event time 对 kafka 中的数据已经形成了时间概念上的全局有序性，当 flink 在消费其中的数据时则根据时间处理即可保证 kafka 中数据的全局有序性。

利用Flink消费Kafka数据保证全局有序https://blog.csdn.net/u011250186/article/details/115531197

支持同一个主键放到同一个分区，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”