flink cdc 如果要同步多张库表，是怎么做的 ？

在 Apache Flink CDC 中同步多张数据库表时，你可以采取以下两种主要方法：

方法一：多个独立的Flink作业（Job）

1. 单表单任务：
   每个Flink作业仅负责一个数据库表的CDC数据同步。这种方式清晰明了，易于管理和调试，每张表的源连接器配置、转换逻辑以及目标sink都可以独立定制和优化。

   示例：

   • 创建多个Flink CDC作业，每个作业使用Debezium或者其他CDC工具作为数据源，从特定的数据库表中抽取变更数据。
   • 分别配置Sink端，可能是另一个数据库、消息队列或者其他目标系统。

方法二：单一Flink作业内处理多张表

1. 多表单任务（批量同步模式）：
   在Flink 1.14及以上版本中，通过Flink SQL DDL可以实现一个作业同步多个表的功能。不过需要注意的是，Flink CDC原生的DataStream API中一个job无法直接同时处理多个表的CDC，但在SQL API中可以构建一个包含多个CREATE TABLE语句的DAG，每个表都是一个单独的CDC source。

   示例：

   • 使用Flink SQL创建多个表定义，每个定义中包含相应的CDC连接器配置。
   • 可能需要在下游处理中合并来自不同表的变更流，或者分别处理后再输出到不同的目标。

CREATE TABLE table1 (
    ...
) WITH (
    'connector' = 'debezium-postgres',
    '...' -- table1的配置
);

CREATE TABLE table2 (
    ...
) WITH (
    'connector' = 'debezium-mysql',
    '...' -- table2的配置
);

-- 对于table1和table2的同步操作
INSERT INTO sink_table1 SELECT ... FROM table1;
INSERT INTO sink_table2 SELECT ... FROM table2;

1. 多表单任务（复杂拓扑结构）：
   在更复杂的场景下，可以通过编写自定义的Flink程序来整合多个表的CDC流，并根据业务逻辑进行联合处理。不过这种情况下通常需要开发者自行设计和实现状态管理、冲突解决等相关逻辑。

总之，在决定使用哪种方案时，需要考虑的因素包括但不限于：

• 表之间的依赖关系和耦合程度
• 数据一致性要求
• 同步延迟和性能要求
• 系统资源的限制
• 作业管理和运维的复杂度

根据你的具体需求来选择最适合的方法。对于大部分情况，尤其是表间关系相对独立的场景，第一种方法更为常见和推荐。而对于需要高度集成和协调处理多表变更的场景，第二种方法可能更适合。