Flink CDC这种匹配是不是只能用于只存在topic,后续创建的是不是监控不到呢?

Flink CDC（Change Data Capture）主要用于捕获数据库中的数据变更事件，如插入、更新和删除等，并将这些变更事件流转到数据流中进行处理。当您提到的“只存在topic”似乎是在指代Kafka或其他消息队列中的topic，这实际上与Flink CDC如何监控数据库变更的机制不直接相关。

Flink CDC连接到数据库后，会根据配置的CDC源参数来读取数据。对于MySQL CDC而言，它通过读取Binlog来获取增量变更数据。只要您的数据库配置正确，并且Flink作业持续运行，理论上它可以持续监控并捕获到数据库中任何新创建的表或后续的数据变更，无论这些变更是在初次配置之后发生的。

• 问题理解：您可能担忧的是，如果在Flink CDC任务启动后，数据库中新添加了表或者已有表结构发生变化，Flink是否能够自动适应并继续捕获这些变化。

• 实际运作：对于新增表的情况，如果您使用的是正则表达式匹配表名的方式（例如，在table-name配置中设置为匹配模式），那么理论上新创建的符合该模式的表会被自动纳入监控范围。但请注意，对于表结构的变化，特别是那些影响到已定义的Sink格式或字段映射的情况，可能需要重新配置或调整Flink作业以确保兼容性。

• 监控机制：Flink CDC的监控能力依赖于数据库的日志系统（如MySQL的Binlog）。只要数据库持续生成并保留这些变更日志，Flink CDC就能捕获到数据变更，不论这些变更发生在何时，包括在Flink任务启动之后。

综上所述，Flink CDC并非仅限于监控启动时已存在的表或topic，而是能够动态地响应数据库中的结构变化，前提是配置得当且数据库日志完整。不过，针对特定的数据库操作或极端场景，可能需要适时调整Flink作业的配置以保证数据处理的连续性和准确性。