要最大化 Flink CDC 的读取速度，可以调整一些参数和配置来优化性能。以下是一些常见的调整方法：

1. 并行度（Parallelism）：通过增加任务的并行度来增加读取速度。可以使用 parallelism 参数来设置任务的并行度，使其与您的集群资源和数据规模相匹配。

2. 批处理大小（Batch Size）：增加批处理大小可以减少通信和网络开销，从而提高读取速度。可以通过调整 max.batch.size 参数来增加批处理大小。

3. 轮询间隔（Poll Interval）：缩短轮询间隔可以更频繁地获取变更数据，但会增加系统负载。可以通过调整 poll.interval.ms 参数来缩短轮询间隔，以权衡读取速度和系统负载之间的关系。

4. 起始位置（Start Position）：选择合适的起始位置可以减少不必要的日志回放，提高读取速度。根据需求，可以设置 startup.mode 和 specific.offsets 参数来指定起始位置。

5. 内存分配（Memory Allocation）：为 Flink 分配足够的内存资源，以避免因内存不足而导致的性能问题。可以通过调整 Flink 的内存相关配置来优化性能，如 taskmanager.memory.task.heap.size。

6. 数据库配置：确保数据库的配置与 Flink CDC 的需求相匹配。例如，调整 MySQL 数据库的 max_connections 参数来适应更高的并发读取。

请注意，性能优化是一个综合考虑多个因素的过程，并且可能需要根据具体的场景和数据源进行微调。建议在实际使用中通过测试和监控，对各种参数进行逐步调整和优化。

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