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：
| 参数名 | 默认值 | 建议值 |
| parallelism | 根据实际需求和系统资源进行调整 | |
| readPreference | primary | 根据实际需求选择主节点或从节点 |
| batchSize | 根据实际需求和系统资源进行调整 | |
| taskManager.memory.process.size | 根据实际需求和系统资源进行调整 | |
| taskManager.numberOfTaskSlots | 根据实际需求和系统资源进行调整 | |
| taskManager.cpus.amount | 根据实际需求和系统资源进行调整 |
