问题一：SlotSharing 机制如何导致 Task 数量分布不均？
SlotSharing 机制如何导致 Task 数量分布不均？
参考回答：
SlotSharing 机制允许不同算子的不同 Task 使用同一个 Slot，但在 Task 选择 Slot 时未考虑 Slot 中 Task 数量的分布情况，导致多个 Task 集中在一个 Slot 里，进而使得 Task 集中在同一个 TaskManager 中。
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问题二：你们是如何优化 Task 数量分布不均的问题的？
你们是如何优化 Task 数量分布不均的问题的？
参考回答：
我们优化了 Task 选择 Slot 的策略：对于无上游的 Task，尽量分配到新的 Slot 上；对于有上游的 Task，优先选择放在与上游 Task 相同的 Slot 里；在有多个可选 Slot 时，优先选择 Task 数量少的 Slot。
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问题三：为什么会出现 Task 类型分布不均的问题？
为什么会出现 Task 类型分布不均的问题？
参考回答：
Task 类型分布不均的问题主要是因为 Slot 申请顺序是随机的，并没有考虑 Task 类型的分布情况，导致相同类型的 Task 集中在同一个 TaskManager 中。
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问题四：你们是如何优化 Task 类型分布不均的问题的？
你们是如何优化 Task 类型分布不均的问题的？
参考回答：
我们优化了 Slot 的申请顺序，按照 Slot 中 Task 类型组合的情况对申请顺序进行调整，确保包含相同 Task 类型组合的 Slot 尽量分布在不同的 TaskManager 中。
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问题五：组合使用 Task 数量和类型分布不均的优化策略后，有什么效果？
组合使用 Task 数量和类型分布不均的优化策略后，有什么效果？
参考回答：
组合使用两个优化策略后，Task 的数量和类型分布更加均匀，每个 TaskManager 上的 Task 数量和类型趋于一致，从而缓解了部分 TaskManager 资源紧张的问题，提高了整体作业的稳定性和性能。
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