Flink CDC 里有没有大佬清楚，CDAS语法，全量读取阶段，是需要配置什么参数开启并发吗？

在使用Flink CDC的CDAS语法进行全量读取时，如果目标表只有一张表的数据条数在变化，可能是因为全量读取阶段未开启并发读取功能。以下是详细解答和解决方案：

1. 问题分析

根据知识库资料，Flink CDC支持全量阶段的并发读取能力，但需要明确配置相关参数才能启用。默认情况下，全量读取可能是单线程执行的，这会导致只有部分表（甚至只有一张表）的数据在变化。

此外，Postgres CDC在全量同步阶段已明确支持并发读取，而MySQL CDC的并发读取能力则依赖于底层实现和配置。

2. 解决方案

为了提升全量读取阶段的并发性能，您可以按照以下步骤进行配置和优化：

2.1 检查并启用并发读取

• MySQL CDC：确保使用的Flink版本支持并发读取（建议使用VVR 8.0.1及以上版本）。您可以通过以下方式启用并发：

  • 在MySqlSource中设置splitSize参数，控制每个分片的大小。
  • 设置fetchSize参数，调整每次从数据库读取的数据量。
  • 示例代码如下：

  MySqlSource<xxx> mySqlSource =
      MySqlSource.<xxx>builder()
          .hostname("your-hostname")
          .port(3306)
          .databaseList("your-database")
          .tableList("your-database.your-table")
          .username("your-username")
          .password("your-password")
          .deserializer(new YourDeserializer())
          .splitSize(8) // 设置分片大小，控制并发度
          .fetchSize(1024) // 设置每次读取的数据量
          .build();
  

• Postgres CDC：Postgres CDC在全量同步阶段已支持并发读取，无需额外配置。如果您使用的是Postgres数据源，请确保Flink版本为最新，并检查是否启用了并发。

2.2 调整Flink作业的并发度

• 增加Flink作业的并发度（parallelism），以充分利用集群资源。例如：

  SET parallelism.default = 8; -- 设置默认并发度为8
  

• 如果目标表较多，可以为每张表分配独立的并发任务，避免单线程瓶颈。

2.3 检查目标表的写入性能

• 如果目标表的写入性能较低，可能会导致全量读取阶段的数据无法及时写入，从而表现为只有部分表的数据在变化。建议：
  • 增加目标表的写入并发度。
  • 开启批量写入优化（如minibatch）。

3. 注意事项

• 版本要求：确保使用的Flink版本支持全量并发读取功能。推荐使用VVR 8.0.1及以上版本。
• 资源分配：增加Task Manager的CPU和内存资源，避免因资源不足导致并发度受限。
• 表结构变更同步：如果在全量读取阶段发生表结构变更，可能会导致作业报错或无法同步。建议在全量读取完成后再进行表结构变更。

4. 总结

通过以上配置和优化，您可以有效提升Flink CDC全量读取阶段的并发性能，确保多张表的数据能够同时被读取和写入。如果问题仍未解决，建议检查日志中是否存在反压或其他性能瓶颈，并进一步优化下游节点的处理能力。