Flink CDC开连个main跑，就都不同步了，为啥啊？

如果在使用 Flink CDC 时，只有一个主程序（main）运行时可以正常同步数据，但是当同时启动多个主程序时数据同步失败，可能是由于以下原因之一：

1. 并发度冲突：Flink CDC 的并发度设置可能导致数据同步失败。并发度定义了任务的并行执行数，默认情况下为 1。如果您同时启动多个主程序，那么每个主程序都会尝试以并发度为 1 的方式进行数据同步，可能导致任务之间的竞争和冲突。您可以尝试调整 Flink CDC 中任务的并发度，以适应多个主程序的并行执行。

2. 资源冲突：多个主程序同时运行可能会造成系统资源的竞争，从而导致数据同步失败。例如，数据库连接池、网络带宽等资源都可能成为瓶颈。请确保每个主程序使用独立的资源，避免资源冲突。

3. 数据源配置问题：在多个主程序同时运行时，可能会出现数据源配置不一致的问题，导致部分数据无法同步。请检查每个主程序的配置文件，确保数据源的配置正确且一致。

4. 数据写入目标冲突：如果多个主程序同时写入相同的数据存储目标（如数据库表），可能会导致冲突和数据丢失。请确保每个主程序写入的目标是独立的，避免数据写入冲突。

需要注意的是，Flink CDC 的设计初衷是支持大规模分布式数据流处理，而不是将多个主程序同时用于数据同步。如果您需要在实际生产环境中进行数据同步，请考虑使用分布式部署方案，例如将 Flink CDC 部署到 Flink 集群中，并通过 Flink 提供的任务管理和资源调度机制来实现数据同步。

总结来说，如果在使用 Flink CDC 时，只有一个主程序可以正常同步数据，但是当同时启动多个主程序时数据同步失败，可能是由于并发度冲突、资源冲突、数据源配置问题或数据写入目标冲突等原因。请检查相关配置和资源使用情况，并优化部署方式以适应实际需求。

如果您在 Flink CDC 中开启了多个主程序（即多个 main 函数），可能会导致数据同步失败或者数据丢失的问题。这是因为 Flink CDC 在捕获数据变化时，需要使用一个唯一的 offset 来标识已经处理的数据，如果多个主程序同时处理数据，可能会出现 offset 冲突的情况，导致数据同步失败或者数据丢失。
为了避免这种情况，建议您只启动一个 Flink CDC 程序，或者使用 Flink 的高可用模式来保证程序的稳定性和可靠性。Flink 的高可用模式可以保证在一个节点失效时，另一个节点可以接管任务，从而实现任务的无缝迁移和恢复。
如果您确实需要同时运行多个 Flink CDC 程序，可以尝试使用不同的 offset 存储位置，以避免 offset 冲突。例如，您可以在不同的程序中使用不同的 Kafka topic 或者 ZooKeeper 路径来存储 offset。

cdc是采集数据，flink是sink到哪里，看你自己，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”