实时计算Flink中，定位造成反压的原因是什么？

定位到反压节点后，分析造成原因的办法要结合出现反压时候实际现场情况来进行分析，主要的情况主要包含有如下的情况，包含数据倾斜，资源不足数据突增，代码性能问题，节点TM的GC问题，下游的数据源性能问题。

数据倾斜：通过 Web UI 各个 SubTask 的 Records Sent 和 Records Received 来确认，另外，还可以通过 Checkpoint detail 里不同的 SubTask 的 State Size 来判断是否数据倾斜。

代码问题：最有用的办法就是对 TaskManager 进行 CPU profile，从中我们可以分析到 Task Thread 是否跑满一个 CPU 核：如果是的话要分析 CPU 主要花费在哪些函数里面，比如我们生产环境中就偶尔遇到卡在 Regex 的用户函数（ReDoS）；如果不是的话要看 Task Thread 阻塞在哪里，可能是用户函数本身有些同步的调用，可能是 checkpoint 或者 GC 等系统活动导致的暂时系统暂停。目前flink版本提供了火焰图的来分析CPU的性能瓶颈。

GC 问题分析：包括 TaskManager JVM 各区内存不合理导致的频繁 Full GC 甚至失联。推荐可以通过给 TaskManager 启用 G1 垃圾回收器来优化 GC，并加上 -XX-:+PrintGCDetails 来打印 GC 日志的方式来观察 GC 的问题。通过 GC 日志，分析出单个 Flink TaskManager 堆总大小、年轻代、老年代分配的内存空间，Full GC 后老年代剩余大小等。

数据突增资源不足：这种情况下场景一般是任务运行正常一段时间后，上游数据量出现增大的情况，导致消耗节点大量的CPU或者内存（特别是join节点）从而形成了反压，这种情况可以通过手动调大节点资源或者是使用自动调优。

下游的数据源性能：在发现Sink 端写入性能较差，sink的上游节点出现反压情况，需要结合sink的数据端性能情况是否存在问题需要提升。"

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