Flink CDC 这两个参数加了 ，延迟也有十几分钟以上，什么原因？

在 Flink CDC 中使用 Oracle CDC 连接器时，设置 debezium.log.mining.strategy = online_catalog 和 debezium.log.mining.continuous.mine = true 参数可以改善延迟。然而，仍然可能存在多种原因导致延迟较大，以下是一些常见的原因：

1. 数据库事务和性能：Oracle CDC 连接器会通过监听 Oracle 数据库的日志（Redo Log）来捕获变更事件。如果数据库中存在大量且频繁的事务操作，这可能会导致延迟增加。此外，数据库服务器的性能也可能对 CDC 连接器的延迟产生影响。

2. 网络延迟和吞吐量：CDC 连接器与 Oracle 数据库之间的网络连接质量和带宽限制可能会影响数据的传输速度和延迟。确保连接稳定，并根据需要调整网络设置以提高吞吐量。

3. 事件处理和并发性：Flink CDC 连接器需要将捕获的变更事件转化为 Flink 流式数据并进行处理。如果连接器遇到大量的变更事件或者任务的并发性较高，可能会导致处理延迟增加。

4. 配置调优：除了上述参数之外，还可以尝试调整其他参数来优化连接器的性能和延迟。例如，可以调整 debezium.row.fetch.size、debezium.max.batch.size 等参数。

如果存在延迟问题，建议进行详细的性能和日志分析，以确定具体的瓶颈所在。可以监控 Oracle 数据库的性能指标，如 CPU 使用率、磁盘 I/O、网络流量等，以及 Flink 连接器的日志和任务度量指标。

另外，查询 Flink CDC 连接器的文档和社区支持资源，了解更多关于性能优化和延迟问题的建议和实践经验。

如果在Flink CDC中设置了scan.startup.mode = earliest和scan.incremental.snapshot.enabled = false参数，但是仍然存在十几分钟以上的延迟，可能是由于以下原因导致的：
机器性能问题：如果机器性能不足，可能会导致Flink CDC的CDC任务无法及时处理数据，从而导致延迟。您可以通过监控机器的CPU、内存、磁盘等指标，查看是否存在性能瓶颈。
数据量过大：如果要处理的数据量过大，可能会导致Flink CDC无法及时处理数据，从而导致延迟。您可以通过适当增加Flink集群的计算资源，或者调整CDC任务的并行度等方式来提高处理性能。
CDC源数据的变化频率：如果CDC源数据的变化频率较高，可能会导致Flink CDC无法及时处理数据，从而导致延迟。您可以通过调整CDC任务的参数，如scan.interval.ms和binlog.flush.interval.ms等来提高数据的处理速度。

Flink CDC 的延迟可能由多种因素引起，包括但不限于以下几点：

1. 网络延迟：Flink CDC 需要从 Oracle 数据库中读取 binlog,如果网络延迟较高，则会导致延迟增加。

2. 数据量过大：如果 Flink CDC 需要处理的数据量很大，那么它需要更多的时间来读取和处理这些数据，从而导致延迟增加。

3. 系统资源不足：如果 Flink CDC 所在的机器资源不足，例如 CPU、内存等，那么它处理数据的速度会变慢，从而导致延迟增加。