哪位大佬试过flink最新版的adaptive mode吗？如果task manager少了，重启后

在Flink的最新版本中，确实引入了自适应模式(Adaptive Mode)来动态调整作业的并行度，以更高效地利用集群资源。此功能允许任务管理器(Task Manager)的数量变化时，作业能够自动调整其并行任务的数量，从而更好地匹配当前可用资源。

针对您的问题，如果在使用自适应模式时Task Manager的数量减少导致并行度不足：

1. 不会直接挂起不执行：Flink的自适应模式设计初衷是为了应对资源动态变化的场景，确保作业能够在资源减少时仍然保持运行。当Task Manager数量减少，Flink会尝试根据剩余资源重新分配并行度，尽可能保证所有任务继续执行，尽管这可能意味着整体处理能力下降或作业完成时间延长。

2. 重启策略与自适应机制协同：即使在Task Manager因故障等原因需要重启的情况下，Flink的重启策略（如Fixed Delay、Failure Rate等）也会与自适应模式协同工作，确保作业在遇到失败时能够按照配置的策略尝试恢复，而自适应机制则帮助在恢复后根据新的资源状况优化并行度设置。

3. 注意事项：

   • 确保您的Flink作业配置启用了自适应并行度特性。
   • 监控资源使用情况，特别是Task Manager的数量和状态，确保资源调配机制能有效响应变化。
   • 虽然自适应模式可以减轻手动调整并行度的工作，但合理设置Task Manager的基础资源配置（如CPU核心数、内存大小）以及Slot数量仍对性能至关重要。
   • 了解并行度调整的边界限制，比如数据源和Sink端的特定要求，避免因过度自适应导致的下游压力或资源浪费。

综上所述，在Flink最新版的自适应模式下，若Task Manager数量减少，系统会尽量通过自动调整并行度来维持作业执行，而不是直接挂起任务。不过，实际效果还需结合具体作业逻辑、资源状况及配置细节来综合评估。