Flink CDC增加时间窗口后，有办法让source源，在完成上一次的sink之后，再继续读取吗？

Flink CDC本身是基于Apache Flink构建的，因此它天然支持流处理的时间窗口特性。当你在Flink CDC的数据流处理中引入时间窗口时，Flink会自动处理窗口内的数据聚合或其他窗口操作，并确保窗口的完整性，即在窗口结束时才会触发计算并输出结果。

如果你希望source在完成上一个sink操作之后再继续读取新的数据，这实际上是对处理流程顺序性的要求。在流处理领域，尤其是基于事件时间(event time)或处理时间(processing time)窗口的应用中，直接“等待sink完成后再读取”不是典型的处理模式，因为Flink设计为持续不断地从source读取数据并推进处理管道。

但是，可以通过一些间接的方式来实现类似的效果：

1. 使用两阶段处理：首先，使用一个流处理作业仅做数据的摄取与初步处理（如通过Flink CDC读取数据并转换），然后将结果输出到一个中间topic或表。其次，设置另一个流处理作业，从这个中间存储消费数据，并在这个阶段应用时间窗口逻辑进行聚合或其他处理，最后sink到目标系统。这样，第二阶段的处理可以在第一阶段数据完全到达后再开始。
2. 基于事件时间的窗口：如果关心的是数据的事件时间顺序，可以利用Flink的事件时间语义和 watermark机制，确保窗口是在所有属于该窗口的事件都到达之后才被触发计算。但这依然不是等待sink完成，而是基于数据的时间属性来保证处理的顺序性。
3. Side Outputs：如果sink操作特别耗时或需要确保上游处理完毕，可以考虑使用Flink的Side Outputs功能，在数据流中分出一个旁路输出，先sink到一个快速响应的存储（如Kafka的一个临时topic），待这部分数据处理完成后再通过另一个流处理任务sink到最终目的地。这样，主数据流可以继续不受阻碍地处理新数据。
4. 异步Sink：Flink 1.12及以上版本支持异步Sink，可以减少sink操作对整体处理流程的影响，使得source可以继续读取数据，而sink的操作在后台异步进行。虽然这不直接实现“sink完成后继续读取”的逻辑，但它可以提高整体的吞吐量和响应速度。