梦洛河

  1. 从 Flink CDC 到 Pekko（五）：Pekko CDC 和 Flink CDC——70 万表常驻场景下，谁解决了什么问题

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    2026/10/18 Pekko

  2. 从 Flink CDC 到 Pekko（四）：从批到流——LOW/HIGH、B/F/K 为什么必须是一个状态机

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  3. 从 Flink CDC 到 Pekko（三）：一条 MySQL UPDATE 什么时候才算被 CDC 接受？

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  4. 从 Flink CDC 到 Pekko（二）：一条 ACK 链如何成为可恢复的 T/J/D 协议

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  5. 从 Flink CDC 到 Pekko（一）：70 万张表常驻 CDC——共享 Reader、表级执行单元和有界资源

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  6. Flink CDC 深入解析（五）：从 MySQL 到 Paimon 的提交与恢复

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  7. Flink CDC 深入解析（四）：Schema 演进的捕获、传播与恢复

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  8. Flink CDC 深入解析（三·下）：Checkpoint 恢复与故障窗口

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  9. Flink CDC 深入解析（三·上）：Source 状态机与快照切换

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  10. Flink CDC 深入解析（二）：增量快照的水位、回填与多 Chunk 衔接

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