Flink CDC里从kafka消费的时候顺序会乱，这时候就无法区分顺序了，这种情况有办法处理吗？

在Flink CDC中处理Kafka数据顺序问题时，确实有一些策略可以采用来保证事件的顺序性。以下是一些可能的解决方案：

1. 单线程消费：如果业务场景允许，可以将Kafka消费者的并行度设置为1，这样即使多个分区的数据被并行消费，也只有一个线程在处理，从而保持了数据的顺序性。
2. 使用Flink的窗口排序：Flink提供了窗口操作，可以对数据进行排序。如果两条消息的操作时间相同，可以考虑添加额外的字段作为排序键，以确保唯一性。这些字段可以是源系统中的唯一标识符，如记录ID或者序列号等。
3. 自定义分区逻辑：在将数据写入Kafka时，可以通过自定义分区逻辑来控制数据的分布，以确保具有相同键的数据被发送到同一个分区中，从而在消费时保持顺序。
4. 处理重试和重复数据：在使用savepoint重启Flink作业时，确实可能会遇到重复数据的问题。下游系统应该具备去重的能力，只保留最新的数据条目。这通常通过维护一个状态表来实现，用于跟踪已经处理过的数据的最新offset或时间戳。
5. 考虑端到端的顺序保证：在选择技术栈时，应充分考虑各个组件对顺序的支持。Debezium、Kafka和Flink每个都在整个数据处理流程中扮演着重要角色，需要确保它们协同工作以保持数据的顺序性。
6. 监控和调优：在实际操作中，应该密切监控系统的行为，特别是有关数据顺序的指标。如果发现问题，可能需要调整Flink作业的配置，比如调整并行度、缓冲区大小或者检查点间隔等。

综上所述，虽然在并行处理的情况下可能会出现数据乱序的问题，但通过上述策略和方法，可以在Flink CDC中有效地处理这些问题，确保数据的顺序性和准确性。

我是flink的重启机制是no restart，发送失败不进行重试就只能充save point重来。在一个flink stream的window内，同一个表同一个id的数据，自己写逻辑合并，这样同一个id的消息就只有一条。下游消费重复数据，还是顺序消费的，最终数据一致。此回答来自钉群Flink CDC 社区。