Flink CDC里读取太慢了如何优化的啊？

在Apache Flink CDC中，如果读取数据速度较慢，可以尝试以下几种方式进行优化：

• 增加并行度：

增加Source算子的并行度可以提高读取并发性，从而加快数据读取速度。在Flink作业配置中，可以通过修改source.parallelism属性来增大源数据读取的并行度。但要注意，并行度的增加会导致更多的资源消耗，需要根据实际集群资源和任务负载进行权衡。

• 优化连接器配置：

对于特定的数据库连接器，例如MySQL CDC，可能需要调整连接器相关的参数以优化性能。例如，适当地设置fetch size（每次从数据库拉取的数据量），减少网络交互次数；或者调整事务buffer大小，以便更快地缓冲和处理变更记录。

• 减少数据转换和过滤开销：

在Flink作业的逻辑处理阶段，尽量减少不必要的数据转换和过滤操作，尤其是在数据链路上。如果有复杂的筛选条件，尝试将其移到上游数据库层面，通过SQL查询优化来减轻下游Flink作业的压力。

• 使用高性能编码格式：

使用高效的序列化和反序列化格式，如Apache Avro、Protobuf或Arrow等，减少序列化和反序列化的开销。

• 合理利用状态后端：

如果作业中有状态存储的需求，选择合适的Flink状态后端，并合理配置其大小和持久化策略，以保证状态存取的效率。

• 资源分配与调整：

根据作业的实际需求为其分配足够的CPU、内存资源，并根据作业执行情况动态调整资源。

• 故障恢复与 checkpoint 配置：

优化checkpoint配置，确保故障恢复时能尽快重启作业，减少数据丢失并提升整个pipeline的稳定性。合理设置checkpoint interval、min pause between checkpoints等参数。

• 网络和I/O优化：

确保网络带宽充足，减少网络延迟和丢包。如果源数据库和Flink集群不在同一数据中心，考虑通过专线或高速网络互联。

• 监控与调优：

对作业进行详尽的监控，查看是否存在热点、数据倾斜等问题，根据监控指标进行针对性调优。

• 数据库端的优化：

在数据库侧也进行必要的性能优化，比如确保binlog同步速度足够快，或者对涉及的表做适当的索引优化等。

直接手动做checkpoint。换2.3以上。此回答来自钉群Flink CDC 社区。