不会，Flink CDC新增表同步历史全量数据时，不会影响之前表的增量同步，两者可以并行进行。

在Flink CDC中，新增表同步历史全量数据的时候，不会阻塞之前表的增量同步，下面将详细解释这个过程：

1、增量同步和全量同步的区别：

增量同步：只同步源表中自上次同步以来发生变化的数据，这种方式可以快速获取最新的数据变更，适用于实时数据处理场景。

全量同步：同步源表中的所有数据，包括已经同步过的数据，这种方式适用于首次同步或者需要重新构建表的场景。

2、Flink CDC的工作原理：

Flink CDC通过监控源表的变更日志（如MySQL的binlog），捕获数据的增删改操作。

当新增一个同步任务时，Flink CDC会创建一个新的消费者组来处理该任务。

新消费者组会从源表的历史开始点开始消费数据，并逐步追赶源表的最新位置。

在追赶过程中，新消费者组会同时进行增量同步和全量同步，增量同步会消费源表的变更日志，获取最新的数据变更；全量同步则会读取源表的历史数据，确保数据的完整性。

3、新增表同步历史全量数据不会阻塞之前的增量同步：

由于Flink CDC使用异步方式进行增量同步，即每个消费者组独立消费变更日志，因此新增表的全量同步不会阻塞之前的增量同步。

每个消费者组都有自己的资源和并发能力，它们之间互不影响。

相关问题与解答：

问题1：在Flink CDC中，如何避免新增表同步历史全量数据阻塞之前的增量同步？

解答：Flink CDC默认使用异步方式进行增量同步，即每个消费者组独立消费变更日志，新增表的全量同步不会阻塞之前的增量同步，只需确保每个消费者组有足够的资源和并发能力即可。

问题2：在Flink CDC中，新增表同步历史全量数据会对性能有什么影响？

解答：新增表同步历史全量数据会对性能产生一定的影响，因为需要读取源表的历史数据并进行全量同步，这种影响是暂时的，一旦全量同步完成，后续的增量同步将恢复正常速度，可以通过合理配置消费者组的资源和并发能力来平衡性能和数据一致性的需求。