Flink CDC 中没有冲突，它通过在事务中捕获数据变更来保证数据的一致性和准确性。
在Flink CDC中，冲突通常是指两个或多个数据源同时更新同一条记录时，导致的数据不一致问题，为了解决这个问题，Flink CDC提供了一些机制来处理冲突，以下是关于Flink CDC中冲突的一些详细信息：
1、冲突检测
Flink CDC通过比较不同数据源的更新操作来确定是否存在冲突，当发现冲突时，Flink CDC会抛出一个异常，以便用户处理冲突。
2、冲突解决策略
Flink CDC提供了两种冲突解决策略：覆盖（Overwrite）和合并（Merge）。
覆盖（Overwrite）：当发生冲突时，使用最新的更新操作覆盖旧的更新操作，这种策略可能会导致数据丢失，因此需要谨慎使用。
合并（Merge）：当发生冲突时，将两个更新操作合并为一个新的更新操作，这种策略可以保留所有更新操作的信息，但可能需要额外的计算资源。
3、自定义冲突解决策略
除了内置的覆盖和合并策略外，Flink CDC还允许用户自定义冲突解决策略，用户可以通过实现DebeziumDeserializationSchema.Builder接口中的mergeUpdateEvent方法来定义自己的冲突解决策略。
4、事务支持
Flink CDC支持事务处理，可以在多个数据源之间执行原子操作，这可以有效地避免因并发更新导致的冲突，要启用事务支持，需要在创建DebeziumDeserializationSchema对象时设置transactionalMode属性为true。
5、时间戳处理
在处理冲突时，Flink CDC会考虑事件的时间戳，如果两个更新操作具有相同的主键和时间戳，则认为它们发生了冲突，在这种情况下，用户可以选择覆盖或合并策略来解决冲突。
Flink CDC提供了多种机制来处理数据源之间的冲突，用户可以根据自己的需求选择合适的冲突解决策略，以确保数据的一致性和完整性。
