在同一个tm里面，flink cdc的任务超过20个后就显示连接池满，这个问题如何修改配置解决？

在 Flink CDC（Change Data Capture）任务中，如果连接池满了，通常意味着你的 Flink 任务正在尝试建立比数据库连接池所允许的最大连接数更多的连接。这可能是因为每个 Flink CDC 任务都需要与数据库建立连接，当任务数量增多时，如果没有合理配置连接池，就可能导致连接池耗尽。

要解决这个问题，你可以从以下几个方面入手：

1. 调整数据库连接池配置：

   • 增加数据库的最大连接数。这通常涉及到修改数据库的配置文件，比如 MySQL 的 my.cnf 或 my.ini 文件中的 max_connections 参数。
   • 如果使用的是连接池中间件（如 HikariCP、C3P0 等），调整连接池的最大连接数、最大空闲连接数等参数。

2. 优化 Flink CDC 任务：

   • 合并或减少 Flink CDC 任务的数量。如果可能的话，将多个表的变化捕获合并到一个或几个任务中，而不是每个表一个任务。
   • 优化任务的并发度。合理设置 Flink 任务的并行度，避免不必要的资源浪费。

3. 使用连接复用：

   • 如果 Flink CDC 连接器支持连接复用，确保启用了该功能。这样可以在多个任务之间共享数据库连接，减少连接数量。

4. 检查资源限制：

   • 检查是否有操作系统级别的资源限制，如文件描述符的数量限制，这也可能影响数据库连接的数量。

5. 升级硬件和网络：

   • 如果数据库服务器或 Flink 集群的硬件资源不足，考虑升级硬件或优化网络配置，以提高连接性能和稳定性。

6. 查看错误日志和监控：

   • 仔细检查 Flink 和数据库的错误日志，了解连接失败的具体原因。
   • 使用监控工具（如 Prometheus、Grafana 等）监控数据库的连接情况，以便及时发现并解决问题。

source选项里设置这个参数

，此回答整理自钉群“【①群】Apache Flink China社区”

当 Flink Continuously Data Capture (CDC) 任务超过一定数量时，可能会遇到数据库连接池资源耗尽的问题。为了解决这个问题，您需要调整 Flink CDC 连接数据库的相关配置，例如增大连接池大小。具体做法通常包括以下步骤：

• 在 Flink CDC 的 JDBC connector 或者底层数据库连接器中查找与连接池相关的配置项，比如connection.max-idle-timeout、connection.max-reuse、connection.max-size等。
• 根据您的数据库服务器承载能力以及 Flink 任务的实际需求，适当增加连接池的最大连接数限制。
• 如果是在 Flink SQL 中创建的 CDC 作业，请在 SQL DDL 中指定对应的连接池配置。

这个问题可能是由于Flink CDC的连接池大小限制导致的。你可以尝试通过修改Flink的配置来解决这个问题。

在Flink的配置文件中，有一个参数叫做taskmanager.network.number-of-buffers，这个参数决定了每个TaskManager的网络缓冲区的数量。默认情况下，这个值可能比较小，所以当你的任务数量超过20个时，就会出现连接池满的情况。

你可以尝试增加这个参数的值。例如，你可以将其设置为1000（或者根据你的实际情况调整）。这样，你的TaskManager就可以处理更多的任务了。

你可以在Flink的配置文件中添加如下配置：

taskmanager.network.number-of-buffers: 1000

然后重启Flink集群，看看是否可以解决问题。