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
