我有一个疑问，Flink CDC是监听数据变化，然后同步给其它机器。如果需求是通过Flink ？

Flink CDC的设计初衷是监听数据源的变化，并将变化的数据同步给其他系统。对于多主模式的需求，Flink CDC并不直接支持，因为多主模式涉及到数据一致性的问题，而Flink CDC的主要功能是将数据变化同步到目标系统中，而不是处理数据一致性。

在您描述的情况中，如果使用Flink CDC实现一个多主模式，并且在两个数据库之间进行双向同步，可能会导致死循环的情况。例如，当数据从MySQL同步到TiDB时，TiDB也会生成日志，并被Flink CDC监听到，然后又同步回MySQL，这样就形成了一个死循环。

针对多主模式的需求，可以考虑以下几种方案： 1. 数据库层面的解决方案：在数据库层面，可以使用数据库自带的复制或同步机制来实现多主模式。例如，MySQL支持主从复制，可以配置多个主节点实现多主模式。但需要注意的是，这种方案需要谨慎设计，避免数据冲突和一致性问题。 2. 应用层面的解决方案：在应用层面，可以通过编写自定义的逻辑来处理多主模式下的数据同步和一致性问题。例如，可以使用分布式锁、事件时间等技术手段来确保数据的一致性和正确性。 3. 使用第三方工具：除了Flink CDC之外，还有其他的数据同步或ETL工具可以用于多主模式的数据同步。这些工具通常提供更完善的功能和配置选项，可以满足复杂的同步需求。

综上所述，Flink CDC更适合单向的数据同步场景，而在多主模式下，需要考虑其他方案来解决数据一致性和循环同步的问题。根据具体的业务需求和架构设计，选择合适的方案进行实现。

Flink CDC 是一种数据同步工具，用于从数据源（如 MySQL 或 Oracle）中捕获数据变化，并将变化的数据同步到目标系统（如 Kafka 或 Hadoop）中。Flink CDC 并没有直接支持多主模式，因为多主模式需要保证数据的一致性，而 Flink CDC 的主要功能是将数据变化同步到目标系统中，而不是处理数据一致性问题。
如果您需要在 Flink 中实现多主模式，可以考虑以下几种方案：
使用 Flink 的状态后端：Flink 的状态后端可以将应用程序的状态数据存储在外部存储系统中，例如 RocksDB 或 HDFS。您可以将多个 Flink 应用程序连接到同一个状态后端，以实现多主模式。需要注意的是，多个 Flink 应用程序之间需要协调好状态数据的读写顺序，以保证数据的一致性。
使用 Flink 的分布式锁：Flink 提供了分布式锁功能，您可以使用分布式锁来实现多个 Flink 应用程序之间的协调和同步。例如，您可以使用 ZooKeeper 或 Redis 等分布式锁实现方案，以确保多个 Flink 应用程序之间的数据一致性。
使用 Flink 的事件时间：Flink 的事件时间功能可以帮助您实现数据的有序处理和聚合。您可以使用事件时间来对多个 Flink 应用程序之间的数据进行排序和聚合，以保证数据的一致性和正确性。

你这是手动故意的让他死循环，一般cdc都是同步数据到数据湖or分析型数据库的，或者做一些打宽表，是的。像你这种自己搞死循环的，把这个大数据架构师开除掉吧，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”