Flink CDC同一条数据应该是同一个主键吧？

在使用 Flink CDC 处理数据时，确保数据的顺序和完整性是非常重要的。确实，如果并行度较高，有可能会出现数据顺序错乱的情况，这可能导致数据错误或不一致。

为了解决这个问题，Flink 提供了一些机制来保证数据的顺序和完整性：

1. 分区（Partitioning）：在写入数据到外部系统之前，Flink 允许你根据主键或其他逻辑进行分区。通过合理的分区策略，可以确保具有相同主键的数据按照特定的顺序被处理和写入。

2. 窗口（Windowing）：Flink 支持基于时间或计数的窗口操作，这可以帮助你将具有相同主键的数据分组在一起，并在适当的时机进行处理。

3. 状态管理（State Management）：Flink 提供了状态管理机制，允许你保存和管理中间状态。这对于确保数据的顺序和完整性非常有帮助。

4. 事件时间（Event Time）：如果你需要按照事件发生的实际时间来处理数据，Flink 支持基于事件时间的处理。这可以帮助你按照正确的顺序处理数据，即使数据到达的时间可能不是严格按照事件发生的时间排序的。

综上所述，虽然并行度较高可能会导致数据顺序错乱的问题，但通过合理地使用 Flink 提供的分区、窗口、状态管理和事件时间等功能，你可以确保数据的顺序和完整性，从而避免数据错误。

增量阶段，并行度只有1 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在Flink CDC处理过程中，数据进入后会尽量保持原始顺序，但在并行写出时确实可能会因为并行度较高导致顺序混乱。如果业务上要求数据严格有序，则可以通过设置Sink的orderingGuarantee属性为ALL来保证全局有序，但这可能会牺牲一定的性能。