Flink CDC抽取MongoDB数据时，流量限制取决于配置参数。可以通过调整参数来控制流量，如增加buffer大小、减少并行度等。

当使用Flink CDC从MongoDB中抽取数据时，可能会遇到流量过大的问题，这通常是由于Flink的并行度设置不当或者MongoDB集合中的文档数量过多导致的，为了解决这个问题，你可以尝试调整以下参数：

1、调整Flink并行度

Flink的并行度决定了并发读取MongoDB集合的线程数，增加并行度可以提高数据处理速度，但同时也会增加系统资源消耗，建议根据实际情况合理设置并行度。

2、调整MongoDB集合的读取策略

使用readPreference参数设置MongoDB集合的读取策略，可以设置为primaryPreferred（优先读取主节点）或secondaryPreferred（优先读取从节点），这样可以平衡读取负载，降低单个节点的压力。

3、限制读取的文档数量

使用batchSize参数设置每次读取的文档数量，增大batchSize可以减少每次读取的数据量，从而降低流量，但同时也会降低数据处理速度，需要根据实际情况权衡。

4、调整Flink的内存和CPU资源

如果系统资源充足，可以适当增加Flink的内存和CPU资源，以提高数据处理速度，但需要注意，过多的资源分配可能会导致其他任务受到影响。

5、优化MongoDB集合的结构

如果可能的话，可以考虑对MongoDB集合进行优化，例如创建索引、拆分大集合等，以减少查询和写入操作的开销。

以下是一些建议的参数设置：