在 Flink CDC 3.1 中遇到新加表无法识别的问题，通常与几个因素有关：数据库表的变更捕捉、Flink CDC 连接器的配置、以及 Flink 作业的运行状态。以下是一些可能的解决步骤和检查点：
确认数据库支持：
确保你使用的数据库支持 CDC（变更数据捕获）。Flink CDC 连接器支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，但每种数据库的支持程度和配置方式可能有所不同。
检查 Flink CDC 连接器版本：
确认你使用的 Flink CDC 连接器版本与 Flink 版本兼容，并且支持你所使用的数据库。同时，查看该版本的官方文档，了解是否有关于新加表识别的特别说明或限制。
检查 Flink CDC 配置：
catalog：确保你的 Flink CDC 连接器配置中正确设置了 catalog，该 catalog 包含了数据库的连接信息和 schema 信息。
scan.startup.mode：这个参数决定了 Flink 如何从数据库读取初始数据。对于新加表的识别，通常设置为 initial 或 latest-offset 是不够的，因为这些模式主要关注于已存在的表。但是，如果 Flink CDC 连接器能够自动检测到新表（这取决于连接器的实现），则新表的数据应该会在下一次 checkpoint 后开始被捕获。
debezium.snapshot.mode：对于基于 Debezium 的 Flink CDC 连接器，debezium.snapshot.mode 参数控制了如何执行初始快照。确保这个参数设置为能够捕获所有表（如 initial），但请注意，这通常只在作业启动时执行一次。
检查 Flink 作业状态：
确保 Flink 作业正在运行，并且没有因为任何错误而停止。
检查 Flink UI 或日志以确认作业是否正在处理数据。
新表识别问题：
如果 Flink CDC 连接器不支持自动检测新表，你可能需要手动更新 Flink 作业的 catalog 配置，以包含新表的 schema。
考虑使用动态表（Dynamic Table）或动态 catalog（如果支持）来自动适应 schema 变更。
查看日志和监控：
仔细查看 Flink 和 Flink CDC 连接器的日志，以查找任何与新表识别相关的错误或警告。
使用 Flink UI 或其他监控工具来观察 Flink 作业的行为和性能。
社区和文档：
搜索 Flink CDC 连接器的官方文档、GitHub 仓库或社区论坛，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。
考虑在 Flink CDC 连接器的 GitHub 仓库中提交一个问题或功能请求，以获取开发者的帮助。
升级和兼容性：
如果可能，尝试升级到最新版本的 Flink 和 Flink CDC 连接器，以获取对新功能的支持和更好的兼容性。
请注意，由于 Flink CDC 是一个不断发展的项目，新功能和改进可能会不断推出。因此，始终建议查看最新的官方文档和社区讨论以获取最新信息。