实时计算 Flink直接写另一个库，吞吐量咋控制的？

Flink 直接写另一个库可以通过以下方法控制吞吐量：

调整 Flink 的并行度和资源分配。
调整 Flink 的 checkpoint 频率。
调整 Flink 的窗口大小。
使用 Flink 的资源管理功能。
以下是详细说明：

调整 Flink 的并行度和资源分配：Flink 可以根据数据量和计算量，动态调整 task 的并行度和资源分配。如果数据量很小，可以将并行度设置为 1，以提高计算效率。如果数据量很大，可以将并行度设置为更高的值，以提高吞吐量。
调整 Flink 的 checkpoint 频率：Flink 的 checkpoint 机制可以确保在发生故障时，可以恢复到最新的状态。checkpoint 频率越高，恢复的时间越短，但是会占用更多的资源。如果数据量比较小，可以将 checkpoint 频率设置得低一些。如果数据量比较大，可以将 checkpoint 频率设置得高一些。
调整 Flink 的窗口大小：Flink 可以根据需要，设置不同的窗口大小。窗口大小越小，数据量越少，吞吐量越高。但是，窗口大小越小，计算量越大。如果数据量比较小，可以设置较小的窗口大小。如果数据量比较大，可以设置较大的窗口大小。
使用 Flink 的资源管理功能：Flink 可以使用资源管理功能，动态调整资源分配。如果数据量比较小，可以将资源分配得少一些，以节省资源。如果数据量比较大，可以将资源分配得多一些，以提高吞吐量。
通过以上方法，可以有效控制 Flink 的吞吐量。