有没有大佬能给个Flink CDC解决思路，我在使用flinksql开窗聚合运算的时候，？

Flink CDC连接器的内存问题和Flink SQL开窗聚合运算的内存问题是两个不同的问题，以下是对这两个问题的解决思路：

Flink CDC连接器内存问题解决思路：
Flink CDC连接器在消费数据的过程中，可能会出现内存逐渐递增的问题，主要原因是因为任务拉取数据速度过快，导致数据堆积。此时可以尝试以下解决方法：

减小任务并发度：减小任务并发度，减少任务拉取数据的速度，以避免数据堆积。

增大内存配置：增大TaskManager的内存配置，以提高内存使用效率。

调整Flink CDC连接器参数：可以尝试调整Flink CDC连接器的一些参数，例如batch size、commit interval等，以提高数据消费效率。

升级Flink版本：可以尝试升级到Flink最新版本，以获得更好的性能和稳定性。

Flink SQL开窗聚合运算内存问题解决思路：
Flink SQL开窗聚合运算在进行窗口计算时，可能会出现内存逐渐递增的问题，主要原因是因为窗口数据过多，导致内存占用过高。此时可以尝试以下解决方法：

调整窗口大小：可以调整窗口的大小，将窗口大小调整为合适的值，以减少内存占用。

开启TTL功能：可以开启TTL功能，设置窗口的过期时间，以自动释放过期的窗口数据，减少内存占用。

减小任务并发度：减小任务并发度，减少任务拉取数据的速度，以避免数据堆积。

增大内存配置：增大TaskManager的内存配置，以提高内存使用效率。

需要注意的是，在解决问题的过程中，需要根据具体情况来选择适合的解决方案，并在实际使用中注意监控和调优系统性能和稳定性，以提高系统的可靠性和性能。

state越来越多肯定内存越来越大，设置一下ttl吧，你这个累计窗口，单次累计时长跟总时长怎么一样，这样不就成每次都要保存结果了？这种业务直接用滚动窗口更适合一些，你改一下试试。不过就算是这样，也不应该爆内存呀？只有等其他大佬来回复了，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”