Flink CDC里这个问题怎么解决？

这个问题可能是由于Flink CDC在处理大数据量时，checkpoint超时导致的。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 增加checkpoint的超时时间。你可以在Flink配置文件中设置taskmanager.network.memory.min和taskmanager.network.memory.max参数，以增加任务管理器的网络内存。这将有助于减少checkpoint的时间。

2. 调整Flink CDC的并行度。你可以通过设置sink.parallelism参数来调整Flink CDC的并行度。这将有助于提高处理大数据量的速度。

3. 优化Doris表结构。你可以尝试优化Doris表的结构，以提高查询性能。例如，你可以为经常用于查询条件的列创建索引。

4. 使用分区表。如果你的数据量非常大，可以考虑将数据存储在分区表中。这样，Flink CDC可以更有效地处理数据。

5. 考虑使用其他数据同步工具。如果Flink CDC仍然无法满足你的需求，你可以考虑使用其他数据同步工具，如Apache Kafka Connect、Debezium等。这些工具可能更适合处理大数据量。

你可以参考一下排查
1.任务配置：可以看下chk的间隔以及超时时长，在业务允许的范围能不能调大、chk的大小均值、增量还是全量，有没有突增很多
2.任务性能：数据量多大，看看有没有背压，sink写的慢的话的，刷新间隔、条数都可以调大一下、也可以试下调大并发。
3.doris排查：看看doris的一些监控在这个时间段有没有问题、性能怎样
4.服务器排查：看看服务器上这个任务的io、cpu、内存有没有达到峰值、算力资源不足。此回答来自钉群Flink CDC 社区。