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？

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”