我这边flinkcdc采集oracle，单个任务数据延迟降到1秒左右了，但是多个任务，延迟巨高。。。

针对您遇到的Flink CDC采集Oracle数据时，在单任务下数据延迟较低，但多任务并发时延迟显著增加的问题，可以从以下几个方面进行分析和优化：

1. 资源竞争与分配：

   • 确保您的Flink集群资源充足，包括CPU、内存以及网络带宽。在多任务场景下，资源竞争可能导致个别任务因资源不足而延迟。
   • 调整并行度设置，合理分配TaskManager的Slot数量给各个任务，避免资源过度集中或分配不均导致的任务阻塞。
   • 检查外部系统如Oracle数据库的连接数限制，确保连接池Size不过大，避免因连接数打满而导致的数据处理延迟。

2. 作业配置优化：

   • 验证所有任务是否使用了Flink CDC连接器的最新稳定版本，并确认其与Flink版本之间的兼容性良好，以避免潜在的版本兼容问题导致的性能瓶颈。
   • 对于每个任务，检查其具体配置，比如Kafka源表的timestamp处理逻辑是否正确，避免因消息时间戳解析错误导致的延迟计算问题。
   • 优化SQL逻辑，减少不必要的数据转换或计算操作，提高处理效率。

3. 数据库层面调整：

   • 根据[参考资料2]中提到的Oracle数据库限制，确认数据库端没有达到日志量、事务大小等业务要求的上限，这些都可能间接影响到Flink CDC任务的执行效率。
   • 如果是Oracle多租户环境，请确保对CDB和PDB的管理符合最佳实践，避免因架构特性引起的额外延迟。

4. 监控与调优：

   • 实施全面的监控策略，跟踪每个任务的资源使用情况、数据处理速率及延迟指标，以便快速定位问题所在。
   • 利用Flink提供的metrics和logs，分析任务运行时的具体瓶颈，比如数据倾斜、checkpoint频率过高或状态后端压力大等。

5. 分阶段排查与测试：

   • 尝试逐一启动任务，观察在不同并发级别下的表现，这有助于识别是特定任务还是整体资源调配问题。
   • 对比单任务与多任务环境下，数据库的负载变化，评估是否需要在数据库层面进行优化或资源扩容。

综上所述，解决多任务并发延迟高的问题需从资源管理、作业配置、数据库优化及细致监控等多个维度综合考虑。逐步排查并针对性地优化，可以有效降低数据处理延迟。