请问这种反压如何处理呀？百度说Flink CDC有处理这块的机制。但不知道官网上是哪篇文章？

在处理Flink CDC的反压问题时，可以参考Flink官方文档中关于反压机制和处理的相关文章。Flink的反压机制主要是通过在网络流控中实现的一种保障机制，用于确保应用在7*24小时运行过程中，当某个处理单元由于到来的数据忽然增加，暂时性超出其处理能力时，不会出现数据丢失现象或者因为系统资源耗尽而导致应用崩溃。

具体来说，当接收者队列满了后，发送者就会被阻塞，从而产生反压。Flink 1.5之后实现了自己托管的credit-based流控机制，在应用层模拟TCP的流控机制。此外，Flink还优化了反压检测的逻辑（使用基于任务 Mailbox 计时，而不在基于堆栈采样），并且重新实现了作业图的UI展示：Flink现在在UI上通过颜色和数值来展示繁忙和反压的程度。

在处理反压问题时，可以先确定反压的位置，然后根据反压的情况分析，找到性能瓶颈的地方，进行相应的优化。例如，如果反压出现在Sink，可能是因为Sink处理数据缓慢导致的，这时可能需要优化Sink的处理逻辑或者增加Sink的并行度。

当Flink作业存在反压时，CDC Source中使用的Binlog Client会因为反压的存在而无法继续读取数据。为了尽量减少数据库上残留的连接数，MySQL当某个Binlog Client连接不活跃时间超过数据库上配置的超时时间之后，会自动切断连接，导致作业异常。https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-cdc?spm=a2c4g.11186623.0.i200

Flink CDC（Change Data Capture）本身具备反压机制，以防止上游数据源产生的大量数据流对下游系统造成过大的压力。这是因为 Flink 作为一个分布式流处理框架，已经内置了反压机制来确保系统的稳定性和可靠性。

当 Flink 遇到反压时，它会通过控制数据的生产和消费速度来平衡整个数据流管道。具体来说，Flink 的反压机制可以分为以下几个步骤：

1. 背压检测：当 Flink 中的某个算子由于资源限制无法及时处理输入的数据时，该算子会向其上游发送背压信号。
2. 流量控制：收到背压信号后，上游算子会减缓生产数据的速度，从而降低整体数据流的速度。
3. 恢复处理：一旦下游算子能够处理更多的数据，它就会向上游发送一个正向信号，表示可以继续加速数据流。
4. 动态调整并行度：在某些情况下，Flink 可能会自动调整作业的并行度，以适应当前的负载和硬件资源。

关于如何配置和使用 Flink 的反压机制，请参考以下官方文档：

• Apache Flink Documentation - Checkpointing and Fault Tolerance
• Apache Flink Documentation - Monitoring