我发现CDC是直接连接数据库的，如果使用CDC进行实时的数据同步，需要一直连接数据库吗？

在使用MySQL CDC进行实时数据同步时，确实需要保持与数据库的连接以读取Binlog。每个Flink CDC作业为了捕获数据库的变更事件（如INSERT、UPDATE、DELETE），会持续监听和解析MySQL的Binlog。这意味着，如果部署了多个这样的作业来同步不同表的数据，理论上每个作业都会单独维持一个到数据库的连接。

这种情况下，确实可能对数据库造成较大压力，尤其是当源表数量增加时，数据库需要处理的连接请求随之增多。为减轻这种压力，可以采取以下策略：

1. Kafka解耦：考虑将数据库的变更数据先同步到Kafka消息队列中，再由Flink或其他数据处理框架消费这些消息来进行后续处理。这样，直接连接数据库的压力被转移到了Kafka集群，而Kafka设计上能较好地处理高并发和大量连接。参见。

2. Source复用：对于通过CTAS方式导致数据库压力的问题，可以通过配置相同Server ID实现数据源复用，减少连接数。虽然这主要针对CTAS场景，但原理上也提示我们应探索类似机制减少重复连接。参见。

3. 优化配置与资源管理：合理规划并限制同时运行的CDC作业数量，避免超出数据库的最大连接数。同时，确保Flink作业配置得当，比如利用连接池技术有效管理数据库连接，减少不必要的连接开销。

4. 监控与告警：密切关注数据库的连接情况及性能指标，设置合理的监控告警，以便及时发现并解决因连接过多导致的压力问题。

综上所述，虽然多个实时同步作业确实可能给数据库带来压力，但通过上述策略可以在很大程度上缓解这一问题，确保数据同步的同时维护数据库的稳定运行。