Flink CDC任务里有三个 全量+增量 的数据同步。并没有下降（如下图红框），这是为什么呀？

并行度是1，这个是正常的，tm和jm是分配的时候决定的 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在Flink CDC任务中，全量和增量数据同步完成后，理论上内存占用应该有所下降。但您当前观察到的内存占用并未下降，可能的原因包括：

1. 数据库连接池配置不合理：Flink CDC使用JDBC连接PostgreSQL数据库，如果连接池配置不合理，可能会导致数据库连接耗尽或连接超时等问题。
2. Flink作业的配置问题：例如，Flink CDC的scan.startup.mode和debezium.snapshot.mode参数未正确配置，这可能导致全量同步未能成功执行。
3. 存在其他未被发现的问题或异常情况。

为了减小Flink CDC的内存占用并进一步优化任务，您可以考虑以下建议：

1. 优化Schema读取时间：通过设置table.scan.startup.timeout参数来限制Schema初始化读取的时间，例如table.scan.startup.timeout = 60s。
2. 调整checkpoint策略以减少内存占用：可以减少checkpoint使用的内存个数，例如将并行的checkpoint数量设置为2，并降低checkpoint的频率。
3. 检查并确保所有相关配置项都已正确设置，并且与您的任务需求相匹配。

Flink CDC任务在完成全量同步后，所占用的内存并不会立即下降。这是因为Flink的内存管理机制是基于流处理的，它会缓存一部分数据以便进行实时计算。所以，即使你已经完成了全量同步，Flink仍然会保留一部分内存用于增量数据的处理和计算。

这种情况是正常的，不需要过于担心。但是，如果你发现任务所占用的内存过高，可能会影响到系统的性能，你可以尝试以下方法进行优化：

1. 调整Flink的资源分配。你可以通过增加或减少任务的并行度来调整任务所占用的内存。

2. 调整Flink的内存管理策略。你可以通过调整Flink的内存缓冲区大小、堆外内存等参数来优化内存使用。

3. 优化数据处理逻辑。你可以通过优化数据处理的逻辑，减少不必要的数据复制和传输，从而降低内存使用。

4. 如果可能，可以考虑使用更高效的数据同步工具，如Canal等，这些工具通常会有更好的内存管理和资源调度能力。