Flink CDC 中mysql到mysql数据实时同步，大概有100多张表，flink cdc能?

Flink CDC 可以处理大规模的实时数据同步任务，包括 MySQL 到 MySQL 的数据同步。对于100多张表的情况，Flink CDC 可以扩展到处理这样的规模。

然而，需要考虑一些因素来确保 Flink CDC 能够顺利地处理这个工作负载：

硬件资源：确保你有足够的计算资源和存储资源来支持 Flink CDC 任务的运行。根据具体情况，可能需要调整 Flink 集群的资源分配。

并发连接数：如果你将同时处理大量的并发表更新，那么需要确保目标 MySQL 数据库可以处理这样的并发连接数。你可能需要调整 MySQL 数据库的配置，例如增加连接池大小、调整线程数等，以适应高并发的写入操作。

CDC 配置：对于每个表，需要配置正确的 CDC 参数，以确保数据能够正确捕获和同步。这可能涉及到指定正确的主键、确定是否需要使用时间戳等。

增量数据量：根据你的表结构和业务负载，需要评估增量数据的大小和速率。如果增量数据非常大，可能需要考虑合理的数据分区和分流策略，以避免过多的网络传输和任务负载。

监控和调优：持续监控 Flink CDC 任务的性能和资源使用情况，以及目标 MySQL 数据库的性能指标。根据需要进行调优，例如调整 Flink 的并行度、调整 CDC 配置等。

总体而言，Flink CDC 在合适的硬件和资源配置下，可以处理大规模的实时数据同步任务。但具体的性能和可扩展性仍取决于你的具体环境和配置。建议进行实际的测试和评估，以确保 Flink CDC 能够满足你的需求。