Flink CDC使用flink connect starrocks 怎么限制读取速率呀？

要限制Flink CDC的读取速度，可以尝试以下方法：

1. 调整Flink的并行度（parallelism）：通过调整Flink任务的并行度，可以控制Flink CDC的吞吐量。较小的并行度将减少同时处理数据的并发任务数，从而降低吞吐量。请注意，调整并行度可能会影响Flink任务的整体性能和延迟。

2. 使用Flink的内置函数：例如，可以使用rateLimit函数来限制数据流的速率。这个函数允许您指定每秒钟处理的记录数，从而有效地控制读取速率。

3. 结合Flink CDC connector和flink-starrocks-connector的特性：Flink CDC connector先读取数据库的历史全量数据，然后无缝切换到增量读取，并发送给flink-starrocks-connector。flink-starrocks-connector会积攒微批数据同步至StarRocks。了解这些组件的工作方式可以帮助您更好地调整读取速率。

Flink CDC支持两种方法来限制读取速率：

1. 控制并发度：通过调整Flink CDC的并发度可以有效地限制每秒请求次数，从而降低读取速率；
2. 限制数据量：可以设置每批数据量的最大值，以降低数据请求速率。

除此之外，还可以通过优化网络参数、使用合适的数据类型和压缩算法等方式来进一步提高性能，从而降低读取速率。

在Flink CDC中，限制读取StarRocks数据库的速度可以通过以下两种方式实现：

1. 通过设置cdc.maxParallelism参数来控制CDC任务的最大并行度。较小的并行度可以降低每个任务的读取速度，从而限制整体读取速率。但请注意，设置过小的并行度可能会降低读取效率。

2. 利用cdc.maxEventsPerSecond参数设定每秒钟从数据库中读取的最大事件数。适当调低该值可以帮助控制读取速度，但也需要注意，设置的值过小可能会导致数据丢失。

这两个参数可以在Flink作业中的CDC表环境中进行配置。同时，需要充分理解和掌握Flink的网络流控与反压机制，以便更有效地控制系统负载。