Flink CDC这边能在序列化里面做的，但是至于如何限流，有一些案例参考下吗？

在Flink CDC中，可以通过设置maxRatePerSecond参数来限制处理速率。这个参数用于控制每秒处理的事件数量。以下是一个示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);

// 创建Kafka源表
Table sourceTable = ...;

// 创建Kafka sink表
Table sinkTable = ...;

// 定义CDC转换操作
Table changelog = sourceTable.changelog()
    .withSchema(sourceSchema)
    .withStartupMode(StartupMode.EARLIEST)
    .build();

// 添加转换操作到Flink流处理流程
DataStream<Row> stream = env.addSource(changelog)
    .map(new YourMapFunction())
    .keyBy(...)
    .timeWindow(Time.seconds(10))
    .apply(new YourWindowFunction());

// 将结果写入Kafka sink表
stream.addSink(sinkTable);

// 启动Flink作业
env.execute("Flink CDC Job with Rate Limiting");

在这个示例中，我们设置了maxRatePerSecond参数为1，这意味着每秒最多处理1个事件。你可以根据实际需求调整这个值。