Flink CDC中我这边使用CDC读取MySQL作为一条流 短暂的激流导致我程序会挂掉？

如果您使用Flink CDC从MySQL中读取数据，并且在凌晨1点删除了之前的数据，这可能会导致Flink CDC在一瞬间读取到大量的数据，从而导致程序挂掉。为了解决这个问题，可以考虑以下几个方案：

使用时间窗口或水印：在Flink中，您可以使用时间窗口或水印来限制数据流的处理速度并控制突发的数据量。您可以定义一个时间窗口，例如每分钟或每小时，将数据分批处理，以平滑处理激增的数据量。或者，您可以使用水印机制来延迟数据的处理，以便在一定时间内累积数据并进行批处理。

调整Flink任务的并行度和资源配置：如果您的Flink任务无法处理突发的数据量，可以尝试增加任务的并行度或调整任务的资源配置。增加任务的并行度可以提高任务的处理能力，而调整资源配置可以确保任务有足够的计算和内存资源来处理大量的数据。

数据过滤或分区：如果您知道在凌晨1点删除的数据是不需要的，您可以在Flink CDC任务中添加过滤逻辑，将这些数据过滤掉，从而避免处理不必要的数据。另外，您还可以根据数据的特性将数据进行分区，将数据均匀地分布到不同的任务或算子中，以提高处理能力。

数据存储优化：如果您的数据量非常大且处理能力有限，可以考虑对数据进行进一步的存储优化。例如，将数据进行分区存储，使用索引加速查询，或者使用缓存等技术来提高数据访问效率。

请根据您的实际情况选择适合的方法来处理激增的数据量。希望以上方法可以帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，以便更准确地帮助您解决问题。