FlinkPostgreCDC同步数据存在乱序的问题

针对问题1，乱序同步数据的问题可能是由于数据源的操作频率过高，导致数据在同步过程中出现紊乱。在Sink处理中加入锁可以减少并发冲突，但可能无法完全解决这个问题。以下是一些可能的解决方案：

增加数据源操作的锁机制：在源表进行插入和删除操作时，使用更细粒度的锁机制，确保操作顺序一致。例如，对于插入和删除操作，可以使用行级锁或记录级锁来确保操作的原子性。 优化数据源操作频率：通过合理控制数据源的操作频率，减少插入和删除操作的并发冲突。例如，可以通过批量操作或定时操作来减少操作次数。 使用事务来保证数据一致性：对于插入和删除操作，可以使用事务来保证数据的一致性。在事务中执行插入和删除操作，可以确保操作的顺序和完整性。 针对问题2，断点续传后出现重复数据的问题可能是由于同步过程中出现了异常或中断，导致同步重新开始时重复同步了已有的数据。以下是一些可能的解决方案：

使用唯一标识符：在同步过程中，为每条数据添加一个唯一标识符，重复的数据可以识别并排除。 使用时间戳：为每条数据添加一个时间戳，新旧数据可以通过时间戳来判断并排除重复数据。 使用增量同步：采用增量同步方式，只同步变化的数据，避免重复同步已有数据。 优化同步流程：在同步过程中，优化同步流程，减少异常和中断的发生。例如，使用可靠的传输协议，保证网络连接的稳定性等。