生产过程中，数据量不大，flinkcdc 一般多少并行度?

在决定Flink CDC作业的并行度时，数据量确实是重要的考量因素之一，但并非唯一标准。您提到感觉当前数据量使用一个并行度可能已足够，这是合理的初步判断，特别是对于数据量不大的场景。不过，确定并行度还需要考虑以下几个方面：

1. 资源利用率：即使数据量不大，也要确保TaskManager的资源（CPU和内存）得到合理利用。如果单个任务实例不足以充分利用一个Slot的资源，可以适当增加并行度以提高资源使用效率。

2. 处理速度与延迟：除了数据量，还需考虑处理速度要求和可接受的延迟。如果业务对实时性有较高要求，增加并行度可以帮助加快数据处理速度，减少端到端的延迟。

3. 系统扩展性：选择并行度时也应考虑未来数据量增长的可能性，设置适度的并行度有助于系统在未来平滑扩容，避免因数据量突增而频繁调整配置。

4. 外部系统交互：如果Flink CDC作业需要与外部系统（如数据库、Kafka）交互，这些系统的负载能力和连接数限制也是设定并行度时需要考虑的因素。

5. 自动并行度推导：考虑到实时计算引擎VVR 8.0及以上版本支持自动并行度推导功能，您可以开启此功能，并根据实际情况配置相关参数（如execution.batch.adaptive.auto-parallelism.min-parallelism和max-parallelism），让系统根据实际数据流量动态调整并行度，达到资源与性能的最佳平衡。

综上所述，虽然您的直觉是一个并行度可能适合当前的数据量，但建议通过监控实际运行情况（包括资源使用率、处理速度、系统响应时间等），结合上述因素来微调并行度设置。同时，利用Flink提供的自动并行度推导功能，可以在保证处理效率的同时，优化资源分配。