1.背压情况
kafka 不消费，Flink端背压高，发送端情况满，可以看背压图以及看flink 任务 back pressure 是否high
2.解决问题
thread dump 分析
3.Thread dump 文件关键信息
可以看到对应的行数代码
分析可能出现异常原因：countDownLatch 没有为0
countDownLatch 使用：
4.java 异常分析
head dump：JVM 内存信息 jmap
Thread dump：线程信息 jstack
java程序性能分析之thread dump和heap dump
Flink 背压排查思路总结：
1.在监控图上找到有反压的最下游Task节点，去Job DAG图中找到该Task的直接下游，问题就出在这个Task（监控图位于RCP运维中心——流作业管理——监控，打开Grafana监控图）
2.在监控图的顶部，Task处选择该Task，过滤掉无关信息
3.查看接收端buffer总体利用率的图，观察各subtask之间是否平衡（都100%表示平衡，部分100%部分0%表示不平衡）
4.选择接收端buffer最高的subtask，找到它所在的container id（如一样高，随意选择一个）
5.去Flink UI打开Task Managers页面，找到这个container，点进去，再点Thread Dump
6.在Thread dump页面里搜索：英文引号+Task名称前缀，找到最后一个匹配的线程（只看线程名称中不包含EventThread、2181的，如"Flat Map (43/100)"）
6.如调用栈显示不全且不足够用于分析，获取完整的调用栈
