多表join的情况下，checkpoint时间很长，checkpoint是写阿里云OSS的 看耗时主

楼主你好，在阿里云Flink中，多表Join的操作可能会导致Checkpoint时间较长，主要是因为Join操作需要等待所有数据流的数据到达后才能进行计算。此外，如果Checkpoint的状态数据较大，也可能会导致Checkpoint时间较长。针对这种情况，可以尝试以下几个解决办法：

1. 调整Join操作的并行度：可以尝试调整Join操作的并行度，以减少Join操作等待的时间。具体来说，可以将Join操作的并行度设置得与数据源的并行度相同，或者根据数据量的大小和数据流的分布情况进行调整。

2. 使用异步Join操作：可以使用异步Join操作（AsyncJoinFunction）来优化Join操作的性能和效率。异步Join操作可以在等待数据到达的同时，进行其他操作，从而缩短Join操作的等待时间和执行时间。具体来说，可以通过实现AsyncJoinFunction接口，并重写asyncInvoke()方法，来实现异步Join操作。

3. 调整Checkpoint的间隔时间：可以尝试调整Checkpoint的间隔时间，以减少Checkpoint的执行时间和状态数据的大小。具体来说，可以将Checkpoint的间隔时间设置得稍大一些，或者使用增量Checkpoint等方式，来优化Checkpoint的性能和效率。

4. 调整Join操作的时间窗口：可以尝试调整Join操作的时间窗口，以减少Join操作等待的时间。具体来说，可以将Join操作的时间窗口设置得稍短一些，或者使用滑动窗口等方式，来优化Join操作的性能和效率。

需要注意的是，在优化多表Join操作的性能和效率时，需要根据具体的业务需求和环境进行分析和调整。同时，还需要对Flink应用程序进行定期的优化和改进，以适应不断变化的业务需求和环境。