问题1：大佬们，请教个Flink问题，使用flink cep模式，然后开了个全天的窗口进行统计，任务卡在cepoperator环节，数据越积越多。有啥调优方式吗？
问题2：除了调高并行度，有其他方式吗？我现在是用docker容器跑的，估计能给的并行度也不高？并行度可能是我最后没办法的情况下需要考虑的方式了
使用flink cep模式然后开了个全天的窗口进行统计数据越积越多。有啥调优方式吗？[阿里云实时计算 Flink版]
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Flink CEP模式使用全天窗口统计时积累数据过多可能的原因和解决方案:
窗口过大,会造成大量历史数据的积累。可以缩小窗口大小,如4小时或1小时窗口。
事件型匹配规则定义不合理,导致难以及时匹配弹出。检查规则是否太宽松、条件设置是否严格。
CEP Operator内存不足,可以增加Operator并行度来分摊内存压力。
中间结果状态存储不及时,增加状态清理周期降低延迟。
事件数据输入速度过快,设置速率限制Buffer slower streams。
下游处理不能及时消费,增加下游算子并行度提高处理能力。
复杂匹配逻辑导致性能下降。简化匹配逻辑降低复杂度。
使用内存状态而非checkpoint持久化状态。
一般来说,可以从窗口大小、规则复杂度、资源压力几个方面进行优化:
缩小窗口大小
简化规则
增加并行度
加强下游处理能力
限流缓冲
使用内存持久化状态
回答1：并行度网上调，你现在就给了1
回答2：那你只能看看你代码里有没有用写占用比较大的东西了，在可容忍的情况下 并行度是最简单的办法。不加资源 就优化代码，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”