背景

          在生产环境Flink任务资源是用户在实时平台端进行配置，用户本身对于实时任务具体配置多少资源经验较少，所以存在用户资源配置较多，但实际使用不到的情形。比如一个 Flink 任务实际上 4 个并发能够满足业务处理需求，结果用户配置了 16 个并发，这种情况会导致实时计算资源的浪费，从而对于实时集群资源水位以及底层机器成本，都有一定影响。基于这样的背景，本文从 Flink 任务内存以及消息能力处理方面，对 Flink 任务资源优化进行探索与实践。

一、Flink 计算资源类型与优化思路

1.1 Flink 计算资源类型

一个 Flink 任务的运行，所需要的资源我认为能够分为 5 类：

1. 内存资源
2. 本地磁盘（或云盘）存储
3. 依赖的外部存储资源。比如 HDFS、S3 等（任务状态/数据），HBase、MySQL、Redis 等（数据）
4. CPU 资源
5. 网卡资源

目前 Flink 任务使用最主要的还是内存和 CPU 资源，本地磁盘、依赖的外部存储资源以及网卡资源一般都不会是瓶颈，所以本文我们是从 Flink 任务的内存和 CPU 资源，两个方面来对 Flink 实时任务资源进行优化。

1.2 Flink 实时任务资源优化思路

对于 Flink 实时任务资源分析思路&#