请问Flink CDC这是数据倾斜吗？我发现 被压有点搞在定义source？

Flink CDC 数据倾斜通常是由于以下原因造成的：

数据分布不均匀。 如果数据分布不均匀，那么某些 Task 会处理大量的数据，而其他 Task 会处理很少的数据。这会导致某些 Task 被压，而其他 Task 闲置。
数据更新不均匀。 如果数据更新不均匀，那么某些数据会频繁更新，而其他数据则很少更新。这也会导致某些 Task 被压，而其他 Task 闲置。
数据格式不一致。 如果数据格式不一致，那么某些 Task 需要花费更长的时间来处理数据。这也会导致某些 Task 被压，而其他 Task 闲置。
要解决数据倾斜，可以采取以下措施：

使用数据分区。 数据分区可以将数据均匀分布到多个 Task 上，从而减少数据倾斜。
使用数据缓存。 数据缓存可以将热数据缓存到内存中，从而减少数据读取时间。
使用数据过滤。 数据过滤可以过滤掉无效数据，从而减少数据处理量。
通过采取这些措施，可以有效减少数据倾斜，提高 Flink CDC 的性能。