flink cdc 按照字段分区同步写入，为啥那么占用资源的？

当使用 Flink CDC 按字段分区同步写入时，可能会占用较多的资源的原因如下：

数据分区和并行度：按字段分区意味着将数据按照字段值进行分组，然后将每个分组的数据写入不同的目标位置。这会导致任务的并行度增加，需要更多的任务并发执行，从而占用更多的资源。

网络和IO开销：按字段分区同步写入可能涉及多个目标位置，需要与多个目标系统进行通信。这会增加网络和IO开销，特别是在写入大量数据时。数据的传输和写入操作可能会消耗大量的网络带宽和系统IO资源。

数据处理逻辑：按字段分区需要进行更多的数据处理逻辑，包括根据字段值进行数据分组、路由和写入操作。这些额外的数据处理步骤会增加CPU和内存的使用量。

为了减少资源占用，您可以考虑以下策略：

调整并行度：根据您的系统资源和需求，适当调整 Flink 作业的并行度。减少并行度可以降低资源消耗，但也可能影响处理速度和吞吐量。需要根据具体情况进行权衡和调整。

优化网络和IO：确保网络连接和目标系统的性能良好。可以通过增加网络带宽、优化目标系统的写入能力或者使用并行的写入通道等方式来改善网络和IO开销。

优化数据处理逻辑：评估和优化数据处理逻辑，尽量减少不必要的计算和转换操作。优化代码和算法，减少数据的中间处理步骤，可以降低CPU和内存的使用量。

资源配置：合理配置 Flink 作业的资源分配，包括CPU、内存和网络等资源的分配。根据实际情况，进行调整以满足性能和资源消耗的平衡。