Flink CDC中我现在是 一个 job manager 两个 task manager 这样的？

在 Flink CDC 中，一个 JobManager 和两个 TaskManager 的部署模式是可以的。JobManager 负责管理作业的提交和调度，而 TaskManager 负责执行具体的任务。

当您在 Flink CDC 中创建了 20 到 21 个任务时出现连接超时问题，可能是由于资源限制导致的。默认情况下，Flink 的资源管理器会将可用资源平均分配给任务进行执行。如果每个任务需要的资源较多，而集群中的资源有限，就可能导致连接超时问题。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方案：

1. 提高任务的并发度：通过增加 TaskManager 的数量或者调整已有的 TaskManager 的资源配置，以提供更多的计算资源给 Flink CDC 的任务使用。

2. 调整 Flink 的配置参数：您可以尝试修改 Flink 的相关配置参数，例如 taskmanager.numberOfTaskSlots 参数，来调整任务的并发度和资源分配。

3. 优化任务的逻辑和代码：检查 Flink CDC 任务中的代码逻辑，确保它们在处理数据时能够高效利用资源，并避免不必要的资源占用。

4. 升级 Flink 版本：较新版本的 Flink 可能对资源管理和任务调度进行了优化，从而提供更好的性能和稳定性。

最终，您需要根据具体情况和环境来选择适合的方案。确保分配给 Flink CDC 任务的资源充足，并避免资源争抢和过载的情况，以确保任务的正常运行和连接的稳定性。

在 Flink CDC 中，JobManager 和 TaskManager 是 Flink 的两个核心组件，分别负责管理作业和执行任务。在一个 Flink 集群中，可以有一个或多个 JobManager，每个 JobManager 可以管理多个作业，并且每个作业可以被分配到一个或多个 TaskManager 上执行。
对于 Flink CDC，您可以将其视为一个 Flink 应用程序。在 Flink 应用程序中，需要将 Flink CDC 的作业提交到 Flink 集群中并分配到 TaskManager 上执行。如果您的 Flink 集群中有多个 TaskManager，可以通过 Flink 的资源管理器来控制资源的分配和管理，以确保 Flink CDC 的作业可以合理地分配到 TaskManager 上执行。
需要注意的是，对于 Flink CDC 的作业来说，不同的部署方式和配置参数可能会对作业的性能和稳定性产生影响。例如，如果 Flink CDC 的作业需要大量的内存和 CPU 资源，而您的集群中的资源有限，可能会导致作业执行的效率较低或者发生资源争抢的情况。

实时整库同步，20个伪装mysql子节点对于mysql压力也蛮大的，之前发给你了，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”