kafka的partition是不是应该和slot一一对应？我的一个和window有关的应用在slo

这个问题比较宽泛，涉及到的内容太多了，我只了解一点，所以从简单来回答，如果不对，还请见谅 1、slot： flink 的 task manager 组件可以配置多个slot（多个算子的job，如果都 chain 在一起，就可以在一个 TM 的一个 slot 里面执行，如果有keyby或者parallesm 不同的时候，前后的算子就不能在同一个 slot 里面执行，但是可以在一个 TM 里面，比如一个 TM 配置两个 slot，就可以），简单可以认为 TM 是一个 进程，多个 slot 是里面的不同线程，同一个线程里面的算子，数据可以直传，不同线程就需要通信了 2、kafka 的 partition： 严格来说是和 slot 没有关系的，但是 flink 在读 kafka 的时候默认是这样的： source 的最大并行度不能大于 kafka 的分区数（多也只是多得部分拿不到数据，出于吞吐量和性能的考虑，一般是建议 source 的并行度和 kafka 的分区数一致，这样每个并发可以读一个分区，效率比较高，但是数据少的时候一个并发读100个分区都没关系）； 这里还有一点额外的内容就是，flink 最大并发数等于 最小 slot 数，因为同一个算子的不同并发，是不可以在同一个slot 里面的（也可能 算子比较多，TM 的 slot 用完了，需要多开 TM的情况，所有是 等于最小 slot ）

一个和window有关的应用在slot数目不等于partition的时候会不出结果 ： 这个应该是理解有点问题，可以详细下问题 另一个单纯读写的应用使用一个slot消费全部partition是可以的 ： 这个上面有，其实是 source 的并行度 和 partition的问题，两边的个数其实是不影响程序结果的，只是表现不同，source 多就会有部分没有数据，partition多就会有一个source 的并行读多个 partiton