Flink CDC会不会造成未按数据修改顺序写出外部存储导致数据错误呢？

Flink CDC在采集数据时，如果同一条数据被修改多次，并且sink的并行度大于1，存在未按数据修改顺序写出到外部存储导致数据错误的风险。

首先，当Flink CDC作业的并行度设置为大于1时，多个并行任务会同时处理数据，这可能导致数据到达的顺序与实际变更顺序不一致。这种并行处理可以提高数据处理的效率，但确实可能会牺牲数据的顺序性。如果数据的顺序对于下游处理逻辑非常关键，那么错误的数据顺序可能会导致不正确的结果或数据不一致。

其次，为了确保数据的顺序性和一致性，可以采取以下措施：

• 使用单并行度：将Flink CDC作业的并行度设置为1，这样可以保证数据按照变更的顺序被处理和写出。
• 使用特定的连接器：例如，Flink SQL CDC与JDBC Sink Connector组合使用时，可以通过配置来保证一致性。
• 数据预处理：在数据写入外部存储之前，可以进行必要的预处理，比如去重或者按照某种逻辑重新排序。
• 状态管理和检查点：利用Flink的状态管理功能和检查点机制来保证作业的容错性和数据的一致性。
• 异常处理：在源库、Flink作业或目标库出现异常时，应有相应的机制来保证数据的一致性，比如通过事务日志或快照来恢复状态。

总之，Flink CDC在处理并发数据变更时，确实需要注意数据的顺序和一致性问题。通过适当的配置和设计，可以最大限度地减少这些问题的影响。

如果按照主键进行key by的话 就没问题 保证主键数据的顺序性 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

对于Flink CDC，在sink并行度大于1的情况下，针对同一数据多次修改的情况，Flink CDC通过内部的事件时间戳排序机制来确保输出数据的一致性和正确性，避免因并行写出造成的顺序错乱而导致的数据错误。