确保MySQL数据库中有实际的数据变更发生，并且Flink CDC(Source)配置的表和列与实际数据变更的表和列相匹配。检查MySQL binlog设置是否开启，因为Flink CDC通常依赖binlog来捕获数据变更。
检查Flink CDC配置：检查Flink CDC连接MySQL的相关配置，如用户名、密码、主机地址、端口、数据库名、表名是否正确无误。确定CDC connector是否正确监听到了MySQL的数据变更事件。
查看Flink作业状态和日志：虽然没有错误日志，但依然需要检查Flink作业的日志以查找可能导致数据未同步的警告或非致命性错误。查看Flink Web UI中的作业指标，确认Source和Sink的任务是否都在运行且有稳定的输入/输出水位线。
检查Flink Sink配置：确保Kafka Sink配置正确，包括Kafka集群的bootstrap服务器地址、主题名、序列化器设置等。若设置了分区策略，则确保分区策略有效且不会导致所有数据发送到无效分区。
查看Kafka Topic：使用Kafka命令行工具，如kafka-console-consumer.sh或第三方可视化工具查看目标Topic的消息情况，确保消费者是在正确的offset位置消费。可以尝试启动一个新的消费者只订阅新产生的消息，以便观察是否有新的数据流入。
单元测试：如果条件允许，可以尝试通过编写单元测试模拟数据变更，确保整个链路能够在小规模数据上正常工作。
隔离问题：如果问题难以定位，可以尝试简化配置，仅同步一小部分数据或者单个表，看是否能够正常同步。
解决方案：重新配置：根据排查结果修正可能出错的配置项。重启作业：有时由于未知的瞬态问题，重启Flink作业可能会解决问题。更新Flink版本或依赖：若怀疑是组件bug，可以考虑更新到最新稳定版的Flink及其连接器。