1. 面试官：Flink 如何与 MySQL 进行连接和集成？

2. 面试官：讨论 Flink 与 MySQL 集成时可能遇到的性能挑战和解决方案。

3. 面试官：介绍 Flink CDC（Change Data Capture）工具如何与 MySQL 集成，以及其在实时数据处理中的作用。

4. 面试官：MySQL 状态发生改变时，如何在 Flink 中实现实时触发和处理？

5. 面试官：使用 Flink 处理 MySQL 中的大数据量时，如何优化性能和保证数据一致性？

6. 面试官：讨论 Flink 与 MySQL 集成中的事务处理机制和实现原理。

7. 面试官：比较 Flink 与 MySQL 集成与其他流计算框架（如Spark Streaming）的异同点和优势。

8. 面试官：Flink 与 MySQL 集成时，如何处理数据一致性和容错性的问题？

9. 面试官：讨论 Flink 与 MySQL 集成在海量数据处理和数据迁移中的应用场景和挑战。

10. 面试官：基于 Flink 与 MySQL 集成的实际案例，介绍其架构设计和性能优化策略。