请问flink cdc oom 怎么办？

如果在使用 Flink CDC 进行数据同步时出现 OOM（Out of Memory）错误，说明 Flink 的内存资源已经不足，无法继续进行任务执行。为了解决这个问题，可以采取以下措施：
增加 TaskManager 的内存资源
可以通过增加 TaskManager 的内存资源来解决 OOM 问题。可以通过在启动 TaskManager 时设置 JVM 参数 -Xmx 来增加 TaskManager 的最大堆内存大小。例如，可以将 -Xmx 参数设置为 4GB，即增加 TaskManager 的最大堆内存为 4GB：
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./bin/taskmanager.sh start -Xmx4g
调整 Flink 的并发度
如果 Flink CDC 中的任务并发度过高，可能会导致内存资源的不足。可以通过减少 Flink 的并发度来减少内存的占用。可以在 Flink 应用程序中设置合适的并发度，以充分利用系统资源的同时，避免内存资源的浪费。
调整 Flink 的内存管理策略
Flink 提供了多种内存管理策略，可以根据具体情况进行选择。例如，可以使用 RocksDBStateBackend，它可以将状态数据保存在磁盘上，以减少内存的占用。可以在 Flink 应用程序中设置 StateBackend 为 RocksDBStateBackend。
优化 Flink 应用程序的代码