Flink CDC同一个流中，如何设置存量读取时采用多线程，增量读取时采用单线程呢？

Flink CDC 支持多线程并发读取存量数据和单线程读取增量数据。具体来说，可以通过设置不同的并行度来实现。

对于存量数据的读取，可以设置较高的并行度来提高读取效率。例如，可以使用如下代码设置存量数据的并行度为 10：

BinlogSource.<String>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .database("mydb")
    .table("mytable")
    .username("root")
    .password("password")
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .parallelism(10) // 设置存量数据的并行度为 10
    .build();

对于增量数据的读取，可以设置较低的并行度来保证读取顺序的正确性。例如，可以使用如下代码设置增量数据的并行度为 1：

BinlogSource.<String>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .database("mydb")
    .table("mytable")
    .username("root")
    .password("password")
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .parallelism(1) // 设置增量数据的并行度为 1
    .build();

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据量来调整并行度的大小，以达到最佳的性能表现。

在 Flink CDC 中，可以通过设置并行度和任务链来控制同一个流中不同操作的并发性。要实现存量读取时采用多线程、增量读取时采用单线程，可以按照以下步骤进行配置：

1. 设置不同的算子并行度：在 Flink CDC 中，存量读取和增量读取通常由两个不同的算子（例如 Source Function）执行。您可以通过以下方式设置它们的不同并行度：

DataStreamSource<ChangeDataRecord> stockDataStream = env.addSource(stockSourceFunction).setParallelism(parallelismStock);
DataStreamSource<ChangeDataRecord> incrementalDataStream = env.addSource(incrementalSourceFunction).setParallelism(parallelismIncremental);

其中，parallelismStock是存量读取算子的并行度，parallelismIncremental是增量读取算子的并行度。

1. 创建任务链：为了确保存量读取和增量读取在同一个流中以指定的顺序执行，并且使增量读取单线程执行，可以创建任务链。任务链将一系列操作连接起来，使它们在同一个线程中运行。

stockDataStream.disableChaining();
incrementalDataStream.startNewChain();

以上代码将禁用存量读取算子的任务链，然后为增量读取算子启动一个新的任务链。

1. 设置流的最终并行度：根据整个流的需求，您可以设置最终的流并行度，以控制流的整体并发度。可通过以下方式设置：

DataStream<ChangeDataRecord> finalStream = stockDataStream.union(incrementalDataStream);
finalStream.setParallelism(finalParallelism);

其中，finalParallelism是流的最终并行度。

Flink CDC（Change Data Capture）在2.0版本后引入了FLIP-27，支持多线程并行读取全量数据和单线程读取增量数据。要实现这个功能，你需要配置CDC源的启动模式为latest-offset或timestamp，这样它会从最新的变更事件开始读取。

然而，在当前的Flink CDC实现中，似乎并没有直接提供一种方式来明确指定存量数据读取使用多线程，而增量数据读取采用单线程。这是因为Flink CDC内部已经实现了这样的逻辑：当处理存量数据时，通过切片划分、切分读取等技术进行并发读取；而在切换到增量数据读取时，由于需要保证数据顺序性，自动转换为单线程读取。

但是，你可以通过以下方式间接影响读取策略：

1. 并行度设置：
   • Flink作业的整体并行度可以影响源算子的并行度，进而影响读取数据的线程数。
   • 在定义Source时，可以通过Parallelism参数调整并发读取的数量。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4); // 设置全局并行度

FlinkJdbcCatalog catalog = new FlinkJdbcCatalog("my_catalog", "jdbc:mysql://localhost:3306/my_db", "username", "password");
// 注意这里的parallelism参数对应的是source并行度
FlinkSource<RowData> source = JDBCAppendTableSource.builder()
    .setCatalog(catalog)
    .forTable("my_table")
    .setParallelism(4) // 可以在这里指定source的并行度
    .build();

DataStream<RowData> stream = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "My Source");

1. 优化存量数据读取速度：
   • 使用合适的分区策略和连接器选项，确保能够有效地将数据分散到多个并发任务上。
   • 调整数据库服务器的性能设置，例如增大网络带宽、优化查询性能等。