针对现在flink sql cdc下游并行度无法修改问题，是否可以分两步实现？谢谢！
1. flink sql cdc发到下游kafka，通过 upsert kafka connector，以debezium或canal格式，kafka
topic开多个分区
2. 再从kafka消费，通过flink sql同步到最终mysql库
在 2021-06-08 19:49:40，"Leonard Xu" <xbjt...@gmail.com> 写道：
>试着回答下这两个问题。
>
>> flink 1.12的jdbc connector不支持 sink.parallism 参数，是不是说只能和上游cdc
>> connector保持相同的并行度1？如果是的话，下游sink会有瓶颈，因为表中存有大量的历史数据，将存量数据同步到目标表需要花费不少时间，而新的业务数据也源源不断进来，导致追不上。这要如何解决？
>是的，关键问题是cdc connector为了保证数据一致性只能单并发，所以作业也只能单并发。这个需要cdc
>connector支持多并发读取，下游sink自然就能解决。
>
>
>> flink 1.13的jdbc connector新增 sink.parallism
>> 参数，问题是如果增大并行度的话能否确保同一个主键记录发到同一个sink task呢？SQL正确的写法是什么？
>
>这个不仅在同步场景，在其他场景也需要注意 sink.parallism这个参数的使用，目前框架没有保证同一个pk的记录发送到同一个task，需要用户自己保证
>sink 上定义的pk 和上游数据shuffle的key（比如 group key， join key）保持一致，
>否则可能导致数据乱序。 这个社区也在从 plan 推导上并解决，可以参考
>https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-20374
><https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-20374>
>https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-22901
><https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-22901>
>
>祝好，
>Leonard
