Flink如何保证消费holo表binlog有序呀？现在flink单并发消费流进来的数据是无序的。

在 Flink 中，要保证消费 Canal（Holo）表的 binlog 有序，需要使用 Flink 的并行度（parallelism）和状态管理（state management）机制来实现。
具体来说，您可以将 Flink 的任务并行度设置为 1，这样每个任务将会按照 FIFO 的方式顺序地消费 Canal（Holo）表的 binlog 数据。然后，您可以使用 Flink 的状态管理机制来存储和管理消费的状态，以确保消费的有序性。
具体来说，您可以使用 Flink 的 Keyed State 或 Operator State 机制来存储和管理消费的状态。例如，您可以使用 Keyed State 机制来为每个键（例如某个表的主键）维护一个状态，以确保同一键的 binlog 数据被有序地消费。在消费过程中，您可以使用 Flink 的 Checkpointing 机制来定期将状态保存到持久化存储中，以确保状态的一致性和可恢复性。

根据圆不溜秋的小猫猫在实时计算Flink产品交流群中的回答，Flink 在消费 Holo 表的 binlog 数据时，可以保证 shard 级别的有序。也就是说，在同一个 shard 内部，数据是有序的，但在全局范围内，数据是无序的。

这是因为 Flink 在流处理中强调的是事件时间（Event Time）语义，而不是绝对的全局顺序。在分布式环境中，保证全局顺序是非常困难的，并且可能会影响系统的吞吐量和性能。因此，Flink 的设计目标是通过事件时间和水位线（Watermark）机制来处理乱序数据，并保证按照事件时间语义进行正确处理。

如果您确实需要按照特定的全局顺序处理数据，则可以考虑以下方法：

1. 使用 Flink 的时间窗口（Time Window）或会话窗口（Session Window）进行数据分组和排序，以保证在窗口内有序处理数据。

2. 根据业务需求，可以使用自定义的 KeyedProcessFunction 或 ProcessFunction 对数据进行排序操作，并维护状态以跟踪全局顺序。

请注意，在保证全局顺序的同时，可能会导致一些性能上的牺牲。因此，请在权衡性能和所需顺序保证之间做出合理的选择。

shard级别有序。单shard内有序，全局无序。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”