各位大佬，Flink CDC中我在用flinkcdc做pg 的全量数据（9千万）同步时，总是会被占？

用Flink CDC进行PostgreSQL全量数据同步时，如果出现任务被卡住的情况，可能有以下一些原因：

数据库连接池配置不合理：Flink CDC使用JDBC连接PostgreSQL数据库，如果连接池配置不合理，可能会导致数据库连接耗尽或连接超时等问题。建议您根据实际情况调整连接池参数，例如最大连接数、最小空闲连接数、连接超时时间等。

数据库资源不足：如果PostgreSQL数据库的CPU、内存或磁盘资源不足，可能会导致任务卡住或执行缓慢。建议您检查PostgreSQL数据库的资源使用情况，并根据需要增加硬件资源或优化数据库配置。

Flink任务配置不合理：如果Flink任务的配置不合理，例如并行度过高或内存分配过低等，可能会导致任务卡住或执行缓慢。建议您根据实际情况调整Flink任务的配置参数，例如并行度、内存分配、网络缓冲区大小等。

数据库表结构复杂：如果PostgreSQL数据库中要同步的表结构比较复杂，例如包含多个联合索引、大量触发器或外键约束等，可能会导致同步任务卡住或执行缓慢。建议您检查数据库表结

当使用 Flink CDC 同步大规模数据（例如 9 千万条记录）时出现 JVM 堆内存占用过高的问题，可以尝试以下几个解决方法：

1. 增加 JVM 堆内存：已经尝试将堆内存设置为 10G，但仍然遇到问题。您可以尝试进一步增加 JVM 堆内存的大小，以适应更大规模的数据同步。请确保您在正确的位置进行了堆内存设置，并确保 Flink Job 在启动时实际使用了指定的堆内存。

2. 调整 Flink CDC 连接器的配置：Flink CDC 连接器提供了一些相关的配置参数，可以调整并优化数据同步的性能和资源消耗。您可以尝试调整以下参数：    - flink.cdc.initial-predicate：通过指定初始谓词来限制同步的数据量。可以选择只同步部分数据，然后逐渐增加同步范围。    - flink.cdc.max.events.per.interval 和 flink.cdc.max.interval.between.checkpoints：调整每个检查点之间处理的事件数量和时间间隔，以平衡数据同步的速度和内存消耗。

3. 并行度设置：考虑增加任务的并行度，以便将负载分散到多个任务中。这样可以提高数据同步的速度，并减少单个任务的内存消耗。可以根据系统资源和性能需求进行适当的调整。

4. 使用分区同步：如果目标数据库支持分区表，可以尝试将数据同步到多个分区表中。这样可以将负载平均分布在各个分区上，并提高并行处理的效率。

5. 考虑使用增量同步：如果可能，考虑使用 Flink CDC 的增量模式而不是全量模式。增量模式只同步变化的数据，而不需要处理整个数据集。这可以降低内存消耗和网络传输量。

6. 升级 Flink 版本：检查您正在使用的 Flink 和 Flink CDC 的版本。有时候，特定版本中可能会存在一些性能或内存管理方面的问题。考虑升级到最新版本，以获得更好的性能和稳定性。

7. 分布式部署：如果单机环境无法满足需求，可以考虑将 Flink Job 分布式部署在多台机器上，以充分利用集群资源并提高性能。

请注意，以上方法仅供参考，并没有通用的解决方案。具体的优化措施需要结合您的实际情况和需求来确定。建议根据系统配置、硬件资源和数据规模等因素进行综合评估，并尝试不同的优化方法。

先使用开源ETL工具（kettle，sqoop等等）
将数据同步之后在用flinkcdc处理
或者 使用kafka异步处理