问题一：如何发现Full GC问题？
如何发现Full GC问题？
参考回答：
Full GC问题可以通过监控Flink metrics来发现
另外，也可以在Flink UI界面上点击某一个TaskManager，然后点击Metric查看Old Generation GC次数，如果次数过多，就说明存在频繁GC的情况。
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问题二：怎么判断内存不够？
怎么判断内存不够？
参考回答：
如果Flink TaskManager的Old Generation GC次数过大，可能意味着该TaskManager的heap内存不够。此外，一般需要缓存大量的数据的地方，如开窗计算时需要缓存window窗口段内的数据，如果内存不足，也可能导致性能问题。 
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问题三：Flink中的native内存应该怎么调整？
Flink中的native内存应该怎么调整？
参考回答：
在Flink中，进行开窗计算、聚合计算、维表关联、去重等操作时，可能需要调整native内存。这些操作通常会消耗大量的内存资源，因此，如果遇到性能瓶颈，可以尝试增加native内存来提高性能。
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问题四：当出现DirectBuffer内存溢出时应该如何处理？
当出现DirectBuffer内存溢出时应该如何处理？
参考回答：
当出现DirectBuffer内存溢出（Out Of Memory）报错时，可以通过修改Blink任务参数来调大Direct memory，以解决内存溢出问题。
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问题五：从业务角度看，如何解决多维度去重问题？
从业务角度看，如何解决多维度去重问题？
参考回答：
从业务角度看，虽然起初看似是一个多维度（uid、request_id）去重问题，但实际上uid和request_id是1对多的关系。因此，可以转化为直接对request_id进行去重。此外，还可以参考UV去重的方式，采用hyperLogLog算法来计算曝光PV数据，以提高计算效率并降低存储需求。
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