如果Flink流數據入庫非常慢，可能有以下幾個原因和解決方法：
數據庫連接問題：檢查數據庫連接是否正常，包括連接池配置、數據庫驅動版本等。可以嘗試使用連接池來提高連接的復用和效率。
數據庫負載過高：如果數據庫服務器的負載過高，可能會導致數據入庫變慢。可以考慮優化數據庫的配置和調整硬件資源，例如增加CPU、內存、磁盤等。
數據庫索引不合理：檢查數據庫表的索引是否合理，是否能夠加速查詢和寫入操作。可以使用數據庫的性能分析工具來分析數據庫的性能瓶頸。
批量寫入和事務處理：考慮使用批量寫入的方式來提高寫入性能，可以批量插入多條數據或者使用批量更新。另外，合理使用事務處理，可以將多個寫入操作合并到一個事務中，減少事務的提交次數。
數據序列化和壓縮：選擇合適的數據序列化和壓縮方式，可以減少數據傳輸的大小和網絡開銷。Flink提供了多種序列化和壓縮方式可供選擇。
并行度調整：根據具體情況調整Flink作業的并行度，可以增加作業的并行度來提高寫入性能。但同時也要考慮數據庫的負載能力。
數據分區和分流：將數據進行分區和分流，可以減少單個任務的負載，提高整體的寫入性能。可以使用Flink提供的KeyBy和rebalance等操作來實現。
如果以上方法仍然不能解決問題，可能需要進一步分析和調優具體的應用場景和系統配置。
