Flink CDC全量是要读取完，kafka事务时间要大于全量读取完时间？

Flink CDC在进行全量数据同步时，需要将整个表的数据全部读取完毕才能完成一个checkpoint。而Kafka的事务时间应该是大于全量读取完的时间，这样可以确保在全量数据读取和处理过程中，Kafka中的数据不会被重复消费或者丢失。

然而，需要注意的是，Flink CDC的底层实现是基于Debezium，其架构是单节点的，这意味着Flink CDC不支持水平扩展，并且只支持单并发。因此，如果表非常大（例如亿级别），全量读取的时间可能会非常长，甚至达到小时或天级别。在这种情况下，用户不能通过增加资源来提高作业速度。

不过，从Flink CDC 2.0版本开始，该工具已经在全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等方面进行了重大改进。特别是在无锁读取的支持下，Flink CDC 2.0能够实现高并发的水平扩展，并且在断点续传方面也有很好的表现。这些改进有助于解决全量数据同步过程中可能遇到的各种问题，提高数据处理的效率和稳定性。