Flink CDC中mongo-cdc 复制历史数据过慢有没啥解决方案啊？

用同步工具先全量 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

MongoDB CDC连接器在复制历史数据时可能会存在效率问题。一种可能的解决方案是调整Flink作业的并行度，这可以优化任务性能。此外，您也可以考虑使用Flink的CDC机制，即Change Data Capture，该机制可以捕捉数据库表的增删改查操作，这是目前非常成熟的同步数据库变更方案。

然而，请注意，虽然这些方法可以提高数据传输的效率，但它们可能无法完全解决问题，因为MongoDB CDC同步历史数据的速度本质上受限于源数据库MongoDB的性能和网络带宽。

关于MongoDB CDC中数据同步速度慢的问题，您可以尝试以下解决方案：

1. 检查MongoDB的性能和资源利用情况，确保MongoDB能够提供足够的读取速度。

2. 检查Flink CDC配置中的相关参数，例如cdc.source.poll-interval（轮询间隔）和cdc.source.max-pending。

3. 考虑使用Flink SQL或DataStream API进行数据加工，加工之后可以方便地写入到Flink所支持的各种下游系统中。

4. 确保MongoDB节点之间能够进行相互复制数据，因为订阅MongoDB的Change Streams要求节点之间能够进行相互复制数据，单机MongoDB无法进行数据的互相拷贝，也没有Oplog，只有副本集或分片集的情况下才有数据复制机制。

5. 考虑使用副本集模式部署MongoDB，因为副本集模式可以理解为是主从的一种升级版，双方互为主从，这种模式下数据复制更为高效。