能否提供一个使用Flink CDC DataStream API结合进行并行读取的示例？

Apache Flink CDC 提供了针对 MySQL 数据库的并行读取能力，通常通过 Flink CDC for MySQL 组件实现。在早期的版本中，MySqlSource 可能不支持并行读取，但是在后续的发展中，尤其是使用了 Debezium 的 connector 实现后，提供了并行读取 MySQL binlog 的能力。

在 Flink 1.12 版本之后，通过 Flink CDC for MySQL connector，你确实可以使用并行读取的方式来消费 MySQL 数据库的变更数据。不过，具体实现上不再直接使用 MySqlSource，而是使用 Debezium MySQL connector，它是专门为 Flink CDC 设计的，可以充分利用 Flink 的并行处理优势。

下面是一个使用 DataStream API 调用 MySQL CDC connector 的基本示例（伪代码）：

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.connector.debezium.config.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.connector.debezium.table.DebeziumTableSource;
import io.debezium.config.Configuration;

// ...

final Configuration config = Configuration.create()
    .with("connector", "mysql")
    .with("offset.storage", "filesystem")
    // ... 更多配置项，如 host、port、database、table、username、password 等

DebeziumTableSource<String> source = DebeziumTableSource.forConnector("mysql")
    .withProperty(config)
    .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema<>())
    .createSnapshotSource(false) // 如果只需要消费增量变更，不需要全量快照
    .build();

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4); // 设置并行度

DataStream<String> stream = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL CDC Source");

// ... 进行后续的数据处理

env.execute("Flink MySQL CDC Job");

这里的 DebeziumTableSource 是基于 Debezium 的并行源，能够在 snapshot 和 CDC 阶段实现并行读取，无需显式使用 MySqlParallelSource。当你设置了恰当的并行度时，Flink 会自动并行地读取 MySQL 数据库的变更日志。

请注意，上述代码片段仅为示意，实际使用时需要根据 Flink 和 Debezium 的最新版本进行适配。在实际项目中，还需根据实际情况配置Debezium所需的全部连接参数，并根据数据结构和需求配置相应的反序列化方案。