Flink CDC里mysql-cdc同步到kafka中，对同一条数据多次操作，怎么区分先后？

在Flink CDC中，当使用mysql-cdc同步数据到Kafka时，确实可能会遇到同一条数据的多个操作具有相同op_ts字段的情况。为了区分这些操作的先后顺序，可以考虑以下几种方法：

1. 使用其他字段进行排序：如果op_ts字段相同，可以尝试使用其他字段进行排序，例如主键或其他具有唯一性的字段。这样可以确保即使op_ts相同，也能正确区分操作的顺序。
2. 调整源数据库的时间戳生成策略：如果可能的话，可以考虑调整源数据库的时间戳生成策略，以确保每个操作都具有唯一的时间戳。这可以通过配置数据库的参数来实现，例如在MySQL中调整binlog_rows_query_log_events参数。
3. 自定义逻辑处理：如果上述方法都不可行，可以在数据处理阶段添加自定义的逻辑来处理相同op_ts的情况。这可能需要根据具体的业务需求和场景来设计，例如根据操作类型（插入、删除、更新）的优先级来确定顺序。
4. 社区支持和文档参考：如果遇到难以解决的问题，可以参考Flink CDC的官方文档或寻求社区的支持。Flink社区通常很活跃，有很多经验丰富的开发者和用户愿意提供帮助。

综上所述，处理相同op_ts的问题需要综合考虑多种因素，并根据实际情况选择合适的方法。通过合理地设计和调整数据处理流程，可以确保即使在op_ts相同的情况下，也能正确处理和区分操作的先后顺序。

我是自己解析之后按照主键分区，顺便合并同一个id的数据。cdc解析出来的数据本来就是顺序的，不需要根据操作时间判断先后。此回答来自钉群Flink CDC 社区。