Flink集群使用kafka_appender收集flink产生的日志，但是现在实时运行的任务超过了

Flink日志采集有多种方式，具体选择哪种方式需要根据实际情况来定。以下是一些常见的方法：

1. 使用KafkaAppender：使用KafkaAppender可以将Flink的日志收集到Kafka中，方便后续的存储和分析。但是，当Flink的任务数量较多时，可能会导致Kafka集群的压力增大，需要采取一些措施来缓解压力，例如增加Kafka的连接数限制、使用Kafka的分区功能等。
2. 使用Flume：Flume是一个分布式、可扩展的数据收集系统，可以将Flink的日志收集到HDFS、HBase、Kafka等多种存储系统中。Flume具有较好的可扩展性和容错性，适用于大规模的数据收集场景。
3. 使用Fluentd：Fluentd是一个轻量级的数据收集系统，可以将Flink的日志收集到各种存储系统中，包括Elasticsearch、Logstash、Kafka等。Fluentd具有较高的灵活性和可扩展性，适用于各种不同的数据收集场景。

需要注意的是，以上方法都需要对Flink的日志收集和存储进行一些配置和调整，以确保日志的可靠性和可用性。同时，还需要根据实际情况对Kafka、HDFS、HBase等存储系统进行合理的配置和优化，以确保系统的稳定性和性能。