大家有试过oracle cdc的多线程吗？ 我这边设置了多线程 启动任务直接反压了

根据您提供的信息，您正在使用Flink CDC 2.3与Flink 1.13.2进行实时数据处理。结合知识库中的参考资料，以下是对您可能遇到的配置、兼容性及优化方面的指导：

环境确认与依赖配置

• 版本兼容性：您当前使用的Flink CDC 2.3与Flink 1.13.2搭配使用应确保两者之间的兼容性。虽然直接信息未提及Flink CDC 2.3与特定Flink版本的兼容细节，但通常Flink CDC版本需与Flink主版本相匹配以避免潜在的运行时问题。

• Maven依赖配置：确保您的项目中正确添加了所有必要的Flink及其相关库的依赖，特别是与Flink CDC和Kafka Connector相关的依赖，如示例所示。这将帮助您顺利集成Lindorm CDC的数据订阅功能。

数据消费与表定义

• Lindorm CDC源表创建：遵循文档指南，使用Debezium JSON格式解析Lindorm变更消息，并在Flink作业中正确定义Source表。这一步骤是消费Lindorm实时变更数据的基础。

作业配置与优化

• 资源与并行度：合理配置TaskManager和JobManager的资源（CPU、内存），并根据数据量和处理需求设置作业的并行度。这有助于提升处理效率并避免资源浪费。

• 状态管理：由于State无法迁移，请注意在Flink 1.13.2中手动管理作业状态，尤其是在重新启动作业后。考虑Checkpoint策略以保证数据一致性同时减少对作业性能的影响。

• 外部系统对接：验证与Kafka及其他外部系统的连接配置，确保网络畅通且配置无误，以避免数据传输中断或延迟。

• SQL与API优化：利用Flink SQL高效查询Lindorm数据，关注SQL语句的优化，比如使用合适的窗口函数、流JOIN等高级特性来提高处理效率。

注意事项

• 监控与日志：实施全面的监控策略，包括但不限于作业执行状态、资源使用情况以及异常日志，以便快速定位并解决问题。
• 安全角色：如果涉及到从Bayes迁移至Flink的场景，请确保已为操作账号添加aliyunstreamdefaultrole RAM角色，以避免权限不足的问题。

综上所述，使用Flink CDC 2.3与Flink 1.13.2集成时，重点在于确保版本兼容性、正确配置依赖、优化资源与作业参数，并密切关注作业运行时的监控与调优。