Flink CDC中我用flinksql进行了分组并统计，出现这个问题是因为这个原因吗？

是的，当在 Flink CDC 中使用 Flink SQL 进行分组和统计，并将结果写入 Oracle 数据库时，如果设置了并行度较高并发写入同一个主键，可能会导致死锁的情况发生。

这是因为在并行度较高的情况下，多个并发任务同时尝试写入同一个主键的统计结果，可能会导致数据库的行级锁冲突，最终导致死锁。这是一个典型的并发写入冲突问题。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几种方案：

降低并行度：将并行度设置为较低的数值，例如将其设置为1，以确保只有一个任务进行写入操作。这样可以避免并发写入冲突，但同时也会降低写入的吞吐量。

分片写入：将写入操作分散到不同的分片中，每个任务只处理部分主键的数据。这样可以减少并发写入冲突的可能性。可以通过对数据进行哈希分片或按照其他规则进行分片。

使用乐观锁或悲观锁：在写入过程中，使用乐观锁或悲观锁来控制并发写入冲突。通过在写入操作中引入锁机制，可以避免死锁发生，并且保证数据的一致性。

注意，选择适合的方案需要根据具体的业务需求和数据特点来确定。建议在设计和使用 Flink CDC 的过程中，根据实际情况进行调整和优化，以确保数据的正确性和并发写入的性能。