有熟悉 mysql jdbcSink 的大佬吗？

针对您遇到的MySQL JDBC Sink Connector在分表场景下无法实现幂等性，导致重复数据插入的问题，可以尝试以下几种解决方案来避免数据重复：

1. 使用唯一键约束： 在您的MySQL分表设计中，确保每张表都有一个或一组列作为唯一键（Unique Key）或者主键（Primary Key）。这样，当Sink Connector尝试插入重复数据时，MySQL会因违反唯一性约束而拒绝插入，从而间接实现幂等性。

2. 更新策略而非插入： 调整JDBC Sink Connector的任务配置，使用upsert模式（如果支持）。这意味着对于每次写入，Sink Connector会先查询该记录是否已存在，如果存在则执行更新操作，否则执行插入。这要求您的表结构需要有合适的唯一键来定位记录。在Kafka Connect的JDBC Sink配置中，可以通过设置pk.mode和pk.fields来指定幂等性字段。

3. 自定义Transformations： 利用Kafka Connect的Transformations功能，在Sink端添加逻辑以处理幂等问题。例如，使用org.apache.kafka.connect.transforms.LookupTable transformation预先检查目标数据库中是否存在相同记录，根据检查结果决定执行插入还是更新操作。不过，这可能需要编写自定义代码或查找社区已有插件。

4. 消费端去重逻辑： 如果数据源允许，可以在消息生产阶段就赋予每条消息一个全局唯一的ID，并在消息体中携带。Sink端在处理消息前，先查询目标表中是否已存在相同ID的记录，以此决定是否执行插入操作。这种方式依赖于业务逻辑的支持和额外的查询开销。

5. 利用Kafka消息的幂等性： 确保Kafka生产者配置为幂等模式（enable.idempotence=true），虽然这主要解决的是消息在Kafka集群内部的重复问题，但结合上述方法可以进一步增强整体流程的幂等保障。

6. 监控与死信队列处理： 强化监控机制，对Sink任务的错误日志进行分析，特别是关注那些因重复数据导致的插入失败。同时，配置Sink Connector的死信队列处理策略，对失败的消息进行复查和适当重试或人工干预。

通过上述方法的组合应用，可以有效减少乃至避免下游MySQL分表中数据重复的问题，提升数据同步的幂等性和可靠性。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。