1，什么是cdc
CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术.
2，cdc的种类
CDC 的技术方案非常多，目前业界主流的实现机制可以分为两种：
基于查询的 CDC：
◆离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据；
◆无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；
◆不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。
基于日志的 CDC：
◆实时消费日志，流处理，例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源；
◆保障数据一致性，因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细；
◆保障实时性，因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的，提供的是实时数据。
3，传统的cdc和flink的cdc
传统的cdc
flink 的cdc
4，flink cdc 发展史
5，Flink CDC Connectors
Connectors — Flink CDC documentation
Flink CDC Connectors 是 Flink 的一组 Source 连接器，是 Flink CDC 的核心组件，这些连接器负责从 MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB 等数据库读取存量历史数据和增量变更数据
6，flink cdc对应flink的版本支持
7,cdc的版本介绍
Flink cdc1.x
全量 + 增量读取的过程需要保证所有数据的一致性，因此需要通过加锁保证，但是加锁在数据库层面上是一个十分高危的操作。底层 Debezium 在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁，全局锁可能导致数据库锁住，表级锁会锁住表的读，DBA 一般不给锁权限。
不支持水平扩展，因为 Flink CDC 底层是基于 Debezium，起架构是单节点，所以Flink CDC 只支持单并发。在全量阶段读取阶段，如果表非常大 (亿级别)，读取时间在小时甚至天级别，用户不能通过增加资源去提升作业速度。
全量读取阶段不支持 checkpoint：CDC 读取分为两个阶段，全量读取和增量读取，目前全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个小时，当我们同步了 4 小时的时候作业失败，这时候就需要重新开始，再读取 5 个小时。
Flink cdc2.x
[1] DBLog – 无锁算法论文：https://arxiv.org/pdf/2010.12597v1.pdf
[2] Flink FLIP-27 设计文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-27%3A+Refactor+Source+Interface