分析&回答
在 Flink 的后台任务管理中，可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压；
资源调优和算子调优： 资源调优即对作业中的 Operator 并发数（Parallelism）、CPU（Core）、堆内存（Heap_memory）等参数进行调优；
作业参数调优：并行度的设置、State 的设置、Checkpoint 的设置。
反思&扩展
如何排查生产环境中的反压问题？
1、反压产生的场景
反压经常出现在促销、热门活动等场景。短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。
它们有一个共同的特点：数据的消费速度小于数据的生产速度。
2、反压危害
Flink会因为数据堆积和处理速度变慢导致checkpoint超时，而checkpoint是Flink保证数据一致性的关键所在，最终会导致数据的不一致发生。
3、定位反压节点
1、利用Flink Web UI定位
Flink 的 TaskManager 会每隔 50 ms 触发一次反压状态监测，共监测 100 次，并将计算结果反馈给 JobManager，最后由 JobManager 进行计算反压的比例，然后进行展示。
这个比例展示逻辑如下：
OK: 0 <= Ratio <= 0.10，表示状态良好正；
LOW: 0.10 < Ratio <= 0.5，表示有待观察；
HIGH: 0.5 < Ratio <= 1，表示要处理了（增加并行度/subTask/检查是否有数据倾斜/增加内存）。
0.01，代表100次中有一次阻塞在内部调用。
2、利用Metric定位
4、反压原因及定位
数据倾斜：可以在 Flink 的后台管理页面看到每个 Task 处理数据的大小。当数据倾斜出现时，通常是简单地使用类似 KeyBy 等分组聚合函数导致的，需要用户将热点 Key 进行预处理，降低或者消除热点 Key 的影
代码本身：开发者错误地使用 Flink 算子，没有深入了解算子的实现机制导致性能问题。我们可以通过查看运行机器节点的 CPU 和内存情况定位问题
GC：不合理的设置 TaskManager 的垃圾回收参数会导致严重的 GC 问题，我们可以通过 -XX:+PrintGCDetails 参数查看 GC 的日志。
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