Flink CDC 知道这个是什么原因导致的吗？

在您描述的情况中，MySQL中更新了一条数据后，MongoDB中大约10秒后才能看到更新，这很可能是由于Flink CDC的捕获和处理流程导致的。具体来说，可能涉及到以下几个因素：

1. 捕获延迟：Flink CDC捕获MySQL中的数据变更可能存在一些固有的延迟。这个延迟是由于Flink CDC工作机制决定的，它需要等待事务提交后才能捕获到数据变更。
2. 处理时间：数据从MySQL被捕获后，还需要经过Flink的处理流程，包括转换、过滤等操作，然后才能写入MongoDB。这个处理过程也会消耗一定的时间。
3. 写入延迟：Flink CDC将数据写入MongoDB时，也可能会有短暂的延迟。特别是如果MongoDB集群配置了写确认机制，如副本集确认，这可能会增加写入的延迟时间。
4. Flink任务并行度：Flink任务的并行度设置也会影响数据处理的速度。如果并行度设置得过低，可能会导致处理速度不够快，从而增加延迟。
5. 网络延迟：不要忽视网络传输时间，特别是在分布式系统中，数据在不同节点间的传输也可能成为延迟的一个因素。
6. MongoDB Change Streams：Flink MongoDB CDC Connector是基于MongoDB Change Streams实现的，如果您使用的是单机版的MongoDB，可能不支持Change Streams，这也可能导致同步延迟。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 优化Flink作业的配置：调整Flink作业的并行度，增加任务管理器的数量，以提高数据处理的并发能力。
2. 检查网络状况：确保网络连接稳定且带宽足够，以减少数据传输的延迟。
3. 调整Flink CDC的配置：查看是否有相关的配置可以调整以减少捕获和处理的延迟。
4. 使用最新版本的Flink CDC：确保您使用的Flink CDC版本是最新的，以便获得最佳的性能和稳定性。
5. 监控Flink作业的运行状态：通过Flink的监控工具来观察作业的运行状态，检查是否有性能瓶颈或者异常情况。

综上所述，导致数据同步延迟的原因可能是多方面的，需要综合考虑Flink CDC的工作流程、系统配置以及网络环境等因素。通过优化配置和调整策略，应该能够在一定程度上减少同步的延迟时间。如果问题依然存在，建议查阅Flink CDC的官方文档或寻求社区支持，以获取更专业的帮助。

延时等于cp是正常的，他同步需要时间，如果你想要快一点， 就把checpoint调小单线程执行的， 在mysql的binlog会有offset记录， 你不用担心顺序问题 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”