对于Flink CDC，想把cdc MySQL binlog 的数据。怎么设计好呢？

要设计好 Flink CDC 从 MySQL binlog 中读取数据的方案，需要考虑以下关键方面：

1. 选择合适的 CDC 连接器

Flink 社区提供了多种 MySQL CDC 连接器，包括：

Debezium MySQL Connector
Canal Connector
Maxwell Connector
选择一个性能好、功能丰富且与您的 Flink 版本兼容的连接器非常重要。

1. 配置连接器

根据您选择的连接器，需要配置以下设置：

数据库连接信息：包括主机名、端口、用户名和密码。
binlog 名称和位置：指定要读取的 binlog 名称和开始位置。
并行度：并行读取 binlog 的线程数。
snapshotting：是否定期从数据库获取快照以处理未提交的事务。

1. 设计数据处理管道

一旦配置好连接器，就可以设计 Flink 数据处理管道来处理 CDC 事件：

Source：使用连接器读取 binlog 事件并将其转换为 Flink 记录。
Transformation：根据需要转换和过滤事件。
Sink：将转换后的事件写入目标数据存储或执行其他操作。

1. 优化性能

为了优化 Flink CDC 管道的性能，可以采取以下措施：

调整并行度：根据数据量和处理能力调整并行度。
使用 checkpointing：定期对管道状态进行 checkpoint 以避免数据丢失。
优化 I/O：使用高效的存储系统和 I/O 操作。
监控和调整：定期监控管道的性能指标，并根据需要进行调整。

1. 处理未提交的事务

对于 MySQL，默认情况下 Flink CDC 不会处理未提交的事务。但是，可以通过以下方法处理未提交的事务：

启用 snapshotting：定期从数据库获取快照，以便在故障或重新启动后恢复未提交的事务。
使用 Debezium：Debezium 连接器提供内置的未提交事务处理功能。
通过仔细考虑这些方面并根据您的特定需求进行调整，您可以设计一个高效且可靠的 Flink CDC 管道，从 MySQL binlog 中读取数据。