求问一下大佬，partitionCustom后，如何为在partition上单独执行Window，keyby id的话太碎了，windowAll并发又上不去……

在Apache Flink中，partitionCustom允许你自定义分区逻辑来优化数据处理流程。如果你遇到在自定义分区后难以直接对每个分区应用窗口操作的问题，尤其是当直接keyBy(id)导致数据过于分散，而使用windowAll又因为全局窗口操作限制了并发度的情况，可以考虑以下策略：

1. 局部聚合后再Window：首先，在partitionCustom之后，对每个分区的数据进行局部聚合（例如，使用reduce或aggregate函数），这样可以在每个分区内部减少数据的碎片化。然后，对局部聚合的结果再进行一次keyBy操作，这次可以选择一个更粗粒度的键（比如id的某个范围或者哈希后的结果），以便在不牺牲太多并行度的情况下进行窗口计算。

2. 使用滑动窗口与KeyedState：如果窗口操作是基于时间的，可以考虑使用滑动窗口结合Flink的状态管理功能。在每个自定义分区内部维护一个基于时间的KeyedState，这样可以在每个分区上独立地执行窗口聚合，而不需要全局的windowAll。这要求你手动管理窗口的开窗、累加和清除逻辑。

3. 重新分区：在进行了初步处理后，根据业务需求重新调整数据的分区方式，可能通过再次调用rebalance、rescale或自定义的partitionCustom方法，为后续的窗口操作提供更合适的并行度和数据分布。

4. Mini-Batch处理：如果条件允许，可以探索使用mini-batch的方式处理数据，即在每个分区内部累积一定量的数据后再执行窗口计算，而不是对每条记录立即执行。这种方式可以通过自定义source或者在数据流中插入适当的buffering机制实现。

5. 利用Side Outputs：如果某些特定的操作只适用于部分数据，可以考虑使用Side Outputs功能将这些数据分流出来，单独处理这部分数据的窗口计算，从而避免在整个数据流上应用全局操作。

6. 优化KeyBy策略：即使直接keyBy(id)导致数据过于分散，也可以尝试优化key的选择策略，比如使用复合键（Composite Key）或者对id进行某种形式的预处理（如哈希取模），以达到平衡数据分布和保持足够并行度的目的。

综上所述，解决这个问题通常需要结合具体的应用场景和性能需求，灵活运用Flink提供的多种数据处理和状态管理工具。