问题一：在并发度大且有 shuffle 的作业中，为什么会出现 RPC 超时和 JobMaster 上大量 requestPartitionState 请求的情况？
在并发度大且有 shuffle 的作业中，为什么会出现 RPC 超时和 JobMaster 上大量 requestPartitionState 请求的情况？
参考回答：
在并发度大且有 shuffle 的作业中，下游 Task 启动时会检查上游 Task 的 partition 是否就绪。如果上游 Task 还未就绪，下游 Task 会频繁请求 JobMaster 去询问上游 Task 的状态，导致 JobMaster 上出现大量的 requestPartitionState 请求。这种频繁的请求在作业规模很大时，很容易导致 RPC 超时。
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问题二：你们是如何解决下游 Task 频繁请求 JobMaster 导致 RPC 超时的问题的？
你们是如何解决下游 Task 频繁请求 JobMaster 导致 RPC 超时的问题的？
参考回答：
为了解决这个问题，我们做了一个简单的优化：下游 Task 在请求 partition 失败时，先自己尝试重试几次，而不是立即请求 JobMaster。通过这个调整，大幅减少了 JobMaster 上 requestPartitionState 的 RPC 请求量，使得 JobMaster 可以有更多时间去处理其他的 RPC 请求，从而避免了 RPC 超时的问题。
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问题三：优化 userjar 分发后，你们观察到了哪些改进效果？
优化 userjar 分发后，你们观察到了哪些改进效果？
参考回答：
优化 userjar 分发后，我们观察到 JobManager 的分发压力大幅减小，特别是在作业规模较大的情况下，优化效果更为明显。此外，在当前规模下，我们也消除了 RPC 超时的异常，使得大作业可以成功部署。从优化效果图中可以看出，作业规模越大，优化效果越显著。
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问题四：在 Flink 作业中，为什么会出现 Task 分布不均的问题，导致部分 TaskManager 出现 Network Buffer 不足？
在 Flink 作业中，为什么会出现 Task 分布不均的问题，导致部分 TaskManager 出现 Network Buffer 不足？
参考回答：
在 Flink 作业中，Task 分布不均的问题主要是因为不同 TaskManager 中的 Task 数量和类型不同，但 TaskManager 统一按照最大资源量申请资源，导致部分 TaskManager 负载过重，而其他 TaskManager 资源闲置。此外，Task 集中还可能导致 Network Buffer 不足，进而引发作业启动失败。
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问题五：Task 分布不均主要有哪两类问题？
Task 分布不均主要有哪两类问题？
参考回答：
Task 分布不均主要有两类问题：一是 Task 数量分布不均，即不同算子的 Task 集中在同一个 TaskManager 中；二是 Task 类型分布不均，即相同算子的不同 Task 集中在一个 TaskManager 中。
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