请教个问题，源端mysql中 A B C 三张表是同一个事物处理的，那我通过flink cdc实时同

在使用Flink CDC进行MySQL数据实时同步时，确保事务内多个表（如A、B、C）的数据一致性是一个重要考量。根据您的描述，当前您为每张表配置了独立的Flink作业，这可能导致不同表之间的数据同步存在时间差，从而影响事务内数据的一致性。

为了提高数据一致性，您可以考虑以下策略：

1. 合并作业：将针对A、B、C三张表的同步任务合并到一个Flink作业中。通过在一个流处理作业中同时消费这些表的变更事件，并利用Flink的时间窗口或两阶段提交等机制来确保事务内所有变更操作作为一个整体被处理和提交到目标数据库。这样可以更好地保持事务内数据的一致性。

2. 事务边界对齐：虽然直接通过Flink CDC难以实现跨表事务的自动对齐，但可以通过自定义逻辑或者利用Debezium的事务元数据来尝试手动对齐事务边界。例如，Debezium在捕获MySQL Binlog时会提供事务ID和事务边界信息，理论上可以在Flink应用层基于这些信息进行处理，确保同一事务内的所有变更事件被一起处理。

3. 优化checkpoint策略：合理设置checkpoint间隔，确保在发生故障重启时能从最近的一致状态恢复，减少不一致的风险。同时，确保所有表的数据处理进度与checkpoint对齐，有助于维持数据完整性。

4. 源端保证：在源头数据库层面，确保Binlog格式和参数设置支持事务的完整记录，比如使用ROW模式而非STATEMENT模式，这对于事务内多表变更的精确捕捉至关重要。

5. 目标端事务控制：在写入目标数据库时，利用数据库事务特性，将来自同一事务的所有变更作为一组操作提交，以保证最终数据的一致性。

综上所述，要达到事务内多表数据的严格一致性，建议首先尝试将同步任务整合为单个Flink作业，并结合Flink的流处理能力及数据库事务管理机制来优化数据处理流程，确保事务内数据的原子性和一致性。