Flink CDC里同一条记录短时间i,d,u，cdc到kafka是有序的，之后乱序怎么解决？

在Flink CDC中，确实可以使用水印（Watermark）机制来解决Kafka消费时的乱序问题。

水印是Flink中用于处理事件时间的一种机制，它允许系统在没有明确的时间戳信息的情况下，推断出数据的时间顺序。通过合理地设置水印，可以在一定程度上解决乱序问题。以下是使用水印解决乱序问题的一些关键点：

1. 理解Event Time和Processing Time：在使用水印之前，需要理解Flink中的Event Time（事件时间）和Processing Time（处理时间）的概念。Event Time是根据事件实际发生的时间来处理数据，而Processing Time是根据数据被处理的时间来处理数据。在处理乱序数据时，通常使用Event Time。
2. 设置合适的Watermark策略：Watermark的设置需要根据具体的数据特性来确定。通常，Watermark会设置得比实际的事件时间稍微滞后一些，以确保即使有乱序的数据到达，也能够被正确处理。
3. 结合窗口操作：使用窗口操作可以帮助处理乱序数据。通过定义窗口，可以对一定时间范围内的数据进行聚合或计算，即使这些数据并非严格按照时间顺序到达。
4. 调试和监控：在使用水印和窗口操作时，需要仔细调试和监控Flink作业的行为。特别是在作业启动、停止或重启时，要密切关注数据的处理顺序和结果。
5. 社区和文档支持：如果在使用水印过程中遇到困难，可以参考Flink的官方文档或寻求社区的帮助。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。

我们是按记录主键分区。此回答来自钉群Flink CDC 社区。