Flink CDC这个拉取速度要把参数怎么调才能达到？我大概知道调哪些参数，我调了chunksize

要优化Flink CDC的拉取速度，需要根据具体的场景调整不同的参数。除了chunkSize参数之外，还有以下几个参数可以影响拉取速度：
maxParallelism: 这个参数控制Flink CDC任务的最大并行度，即同时处理的数据流数目。如果您的数据量较大，可以适当增加这个参数的值，以提高任务的并行处理能力。
pollInterval: 这个参数控制Flink CDC任务从源数据库中拉取数据的时间间隔。如果您的数据变化较频繁，可以适当缩短这个时间间隔，以提高任务的实时性。
maxRetries: 这个参数控制Flink CDC任务在拉取数据时发生错误的最大重试次数。如果您的网络环境不稳定，可以适当增加这个参数的值，以提高任务的容错能力。
maxRetryTimeout: 这个参数控制Flink CDC任务在发生错误时的最大重试时间。如果您的网络环境不稳定，可以适当增加这个参数的值，以避免任务因网络延迟而失败。

要提高 Flink CDC 的拉取速度，可以调整多个参数以优化性能。除了 chunkSize 和 fetchSize，还有其他一些参数可以考虑进行调整：

1. maxParallelism：根据你的环境和任务需求，适当增加最大并行度。这样可以充分利用资源并提高并行处理的能力。

2. maxNumberOfParallelRequests：增加并行请求的数量，允许同时发起更多的数据库请求。这可以提高数据读取的并发性能。

3. idleTimeout：调整空闲超时时间，避免无效的连接等待。根据数据库特性和网络状况，将其设置为合理的值以避免性能下降。

4. connectionProperties：根据数据库类型和配置，设置适当的连接属性，如批量插入模式、提交间隔等。这些属性可能会对读取性能产生影响。

5. 硬件资源配额：确保 Flink 集群的硬件资源足够支持高吞吐量的数据读取。包括 CPU、内存、磁盘和网络等方面的资源。

需要注意的是，每个应用和环境都具有不同的特点，因此最佳的参数调整方式可能会因情况而异。建议先了解官方文档中关于性能调优的指导，并根据实际情况进行逐步调整和测试。

关于第二个问题，每分钟读取了 500 万条数据，如果要在 13 分钟内处理 6500 万条数据，可以根据需求和资源情况计算出合理的并行度、处理速度和任务配置。这包括调整并行度、分区策略、资源配额等。

回答1:看文档啊，要调性能，先把官网文档里面，所有性能相关的参数都了解一下，然后一点一点的调整，每秒1.2万？那不低了，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”