使用flink oracle cdc时，有高并发写入源表的场景，什么方法可以限制数据流的流入速度？

在使用Flink Oracle CDC时，如果遇到高并发写入源表的场景，可以采取以下方法来限制数据流的流入速度：

1. 调整Flink作业的并行度：可以通过减少Flink作业的并行度来降低对源表的读取速度。这可以通过调整Flink作业的parallelism参数来实现。
2. 使用背压机制：Fli据的产生速度时，背压会使得上游减缓数据的发送速度，从而避免过载。
3. 限流算法：可以在数据处理逻辑中实现限流算法如令牌桶或漏桶算法，来限制每秒处理的事件数量。
4. 调整Flink的时间窗口大小：通过增大时间窗口的大小，可以减少单位时间内处理的数据量，从而降低流入速度。
5. 优化SQL查询：优化Flink SQL查询中的过滤条件和聚合操作，减少不必要的数据处理，也可以有效降低数据流入速度。
6. 使用Kafka作为缓冲：可以将Oracle CDC的数据先同步到Kafka中，然后由Flink从Kafka中消费数据。这样可以借助Kafka的缓冲能力来平衡数据生产和消费的速度。
7. 监控和调优：实时监控Flink作业的性能指标，并根据监控结果调整作业的配置参数，如内存分配、网络缓冲区大小等，以优化作业性能。
8. Debezium配置：由于Flink Oracle CDC依赖于Debezium组件，可以调整Debezium的相关配置，如解析Redo Log和Archive Log的速率，来控制数据捕获的速度。
9. 数据库层面的限制：在数据库层面设置触发器或者存储过程，对高频写入操作进行限制或者合并，减少CDC需要捕获的变更事件数量。

总的来说，通过上述方法，可以有效地控制Flink Oracle CDC在高并发场景下的数据流入速度，保证Flink作业的稳定性和效率。在实施这些措施时，建议结合实际业务需求和系统性能进行综合考虑，以达到最佳的处理效果。

参照JdbcSink 手搓一个。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”