在使用Flink CDC从MySQL进行实时同步至目标库的场景中，如何解决生产环境中的问题？

在使用Flink CDC从MySQL实时同步至目标库的场景中，要缓解生产环境中由于连接数过多导致源数据库压力过大的问题，可以采取以下措施：

• 优化并行度：通过配置Flink任务的并行度来控制对MySQL的并发连接数。在MySqlSource或MySqlParallelSource中设置合适的并发读取数，避免一次性开启过多连接。
• 连接池管理：利用数据库连接池技术，复用已建立的连接，减少频繁创建和销毁连接带来的开销。
• 数据过滤与分区：根据业务需求合理划分表的CDC读取范围，实现分区读取，降低单个数据库实例的压力。
• 资源调度：在YARN上运行时，合理分配Container资源，确保每个TaskManager有足够的内存和CPU资源处理数据流。

1. 使用多线程：通过使用多个Flink任务并行处理数据，将MySQL连接数分散到多个任务中，从而降低单个任务的连接数。需要注意的是，多线程可能会导致目标库的压力增加，因此在实际应用中要根据目标库的性能适当调整线程数。

2. 调整Flink CDC源配置：可以尝试调整Flink CDC源的配置，例如减小batchSize参数以增加批量提交的事务数量，从而减少连接数。需要注意的是，调整此参数可能会影响数据处理的速度和目标库的压力，因此需要根据实际情况进行权衡。

3. 使用连接池：在源数据库和Flink任务之间使用连接池，将连接数限制在一个较小的值。通过重用数据库连接，可以降低源数据库的压力。在Flink 3.0版本下，可以使用FlinkConnectionPool实现连接池功能。需要注意的是，使用连接池可能会导致事务隔离级别降低，因此需要确保目标库能够处理这种影响。
4. 优化SQL查询：针对SQL自定义需求，可以尝试优化查询语句，减少不必要的连接操作。例如，可以使用JOIN代替子查询，以减少连接数。此外，可以使用EXPLAIN查询计划分析SQL性能，进一步优化查询语句。
5. 资源管理和监控：针对存量客户可能存在的资源管理需求，可以配置Flink任务的资源限制，例如使用yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-cores限制任务占用的内存和CPU资源。同时，可以使用Flink提供的监控功能，实时监控任务运行状态以及源数据库的压力，以便及时调整任务配置。
   综上所述，要解决生产环境中由于MySQL连接数过多而造成的源数据库压力过大的问题，需要根据实际情况调整任务配置、SQL查询和资源管理，以实现源数据库和目标库之间的平衡

可以考虑升级到CDC3.0版本。此回答来自钉群Flink CDC 社区。