flink cdc 3.0 支持程序不停，动态加表吗？

Flink CDC 3.0 支持通过动态加表的方式实现程序不停机的情况下扩展数据同步范围。以下是详细说明：

动态加表的支持

Flink CDC 3.0 的设计目标之一是提升流式 ETL 数据摄取的灵活性和效率，因此在某些场景下支持动态加表操作。具体来说，Flink CDC 3.0 提供了以下能力来实现动态加表：

1. 正则表达式匹配多表
   Flink CDC 3.0 支持通过正则表达式匹配多个数据库或表名，从而在作业启动时自动捕获符合规则的表。如果后续新增的表名也符合正则规则，则可以通过重启作业或触发重新扫描的方式将新表纳入同步范围。

2. 全量 + 增量同步机制
   Flink CDC 3.0 在全量读取结束后会自动切换到增量同步模式，并且能够感知上游表结构的变更（如新增表）。这种机制确保了新增表的数据可以被及时捕获并同步到下游。

3. 元数据支持
   Flink CDC 3.0 提供了元数据列（如 database_name 和 table_name），这些元数据可以帮助区分不同表的数据来源。在动态加表的场景中，元数据列可以用于合并多张分表的数据到一张目标表中。

实现动态加表的注意事项

尽管 Flink CDC 3.0 提供了上述能力，但在实际使用中需要注意以下几点：

1. 正则表达式的配置
   如果需要动态加表，建议在作业配置中使用正则表达式匹配表名。例如：

   'database-name' = 'mydb_.*',  -- 匹配多个数据库
   'table-name' = 'orders_.*'    -- 匹配多张表
   

   这样可以确保新增的表名符合规则时能够被自动捕获。

2. 重启作业以应用变更
   当新增表不符合现有正则规则或需要调整规则时，通常需要重启作业以重新扫描元数据。这种方式虽然会导致短暂的停机，但可以确保数据一致性。

3. 资源占用优化
   Flink CDC 3.0 在增量读取阶段会自动关闭空闲的读取器，从而节省计算资源。这一特性在动态加表场景中尤为重要，因为它可以减少不必要的资源浪费。

4. 主键一致性要求
   如果下游表需要更新或删除操作，必须确保 Flink DDL 中定义的主键与上游表的主键一致。否则可能会导致数据不一致问题。

总结

Flink CDC 3.0 支持通过正则表达式匹配和元数据机制实现动态加表，但在某些情况下可能需要重启作业以应用变更。为了确保数据一致性和资源优化，建议合理配置正则规则并关注主键一致性要求。