在使用Flink CDC（Change Data Capture）从SQL Server同步数据到StarRocks时，如果同步延迟达到3秒左右，而非秒级，可能由以下几个因素导致：
Flink CDC处理速率：
Flink CDC在处理大量数据或复杂事件时，可能会遇到处理瓶颈，导致处理速度下降。这可能与Flink作业的配置、资源分配（如CPU、内存）以及并行度设置有关。
网络延迟：
数据从SQL Server传输到StarRocks需要经过网络，网络延迟可能会影响数据同步的实时性。检查网络状况，确保网络连接稳定且带宽足够。
StarRocks处理能力：
StarRocks作为目标数据库，其处理能力和并发写入性能也会影响数据同步的速度。确保StarRocks的配置能够支持高并发的数据写入，并且表结构、索引等设计合理。
Flink CDC配置：
检查Flink CDC的配置设置，特别是与实时性相关的参数，如checkpoint间隔、反压机制等。较长的checkpoint间隔可能会导致在checkpoint期间的数据同步延迟。
数据量和复杂性：
同步的数据量大小和复杂度也会影响同步速度。大量数据或复杂的数据变更（如包含多个字段的UPDATE操作）可能需要更长的时间来处理。
数据库binlog处理：
SQL Server的binlog生成和传输速度也可能影响同步的实时性。确保SQL Server的binlog已经正确配置并开启，且binlog的生成和传输没有遇到瓶颈。
系统负载和竞争：
Flink集群、SQL Server和StarRocks服务器的系统负载和资源竞争也可能导致同步速度下降。检查这些系统的CPU、内存和磁盘使用情况，确保它们没有过载。
日志和数据一致性：
在确保实时性的同时，Flink CDC还需要保证数据的一致性和完整性。这可能需要额外的处理时间和资源。
针对这些问题，你可以尝试以下优化措施：
优化Flink作业配置：调整并行度、内存分配等参数，确保Flink作业能够高效运行。
优化网络配置：确保网络连接稳定且带宽足够，以减少网络延迟。
优化StarRocks配置：调整StarRocks的并发写入参数、表结构和索引等，以提高数据写入性能。
缩短checkpoint间隔：适当缩短Flink作业的checkpoint间隔，以更快地反映源端的变化。
监控和调试：使用Flink的监控工具来监控作业的运行状态和资源使用情况，及时发现并解决潜在问题。
联系技术支持：如果问题依然存在，可以联系阿里云的技术支持团队，获取更专业的帮助和建议。
请注意，由于具体的环境和配置可能有所不同，因此上述建议需要根据实际情况进行调整和优化。