广播流的并行度为 1, 向下游广播, 下游有 10个 taskmanager, 每个 taskman

在阿里云Flink中，广播流的并行度为 1，向下游广播时，下游的并行度会取决于下游的并行度设置。如果下游的并行度设置为 80，那么 Flink 会将广播流发送给所有的下游并行实例，而不是只发送给其中 8 个。

如果您发现广播流没有发送给所有的下游并行实例，可能是由于以下原因之一：

1. 下游并行度设置不正确：如果下游的并行度设置不正确，可能会导致广播流没有发送给所有的下游并行实例。您可以检查下游的并行度设置，确保它们与预期的相同。

2. 网络问题：如果下游并行实例之间的网络连接不稳定或不可用，可能会导致广播流没有发送给所有的下游并行实例。您可以检查网络连接，确保它们都是稳定的，并且可以访问所需的资源。

3. 任务逻辑问题：如果任务逻辑不正确，可能会导致广播流没有发送给所有的下游并行实例。您可以检查任务逻辑，确保它们符合预期。

这可能是由于下游的某些 taskmanager 没有足够的可用资源来处理广播流导致的。您可以通过检查下游 taskmanager 的日志来查看是否有任何错误或资源不足的警告。如果是这样，您可以尝试增加下游 taskmanager 的资源，例如内存和 CPU，以确保它们能够处理广播流。另外，您还可以调整 Flink 的并行度设置，以便更好地利用下游 taskmanager 的资源。例如，您可以尝试增加广播流的并行度，以便更多的下游 taskmanager 可以处理它。

广播流的并行度为 1 表示只有一个并行度的任务处理广播流，但是在向下游进行广播时，每个下游 TaskManager 都会接收到广播数据并创建对应数量的任务来处理。因此，如果下游有 10 个 TaskManager，每个 TaskManager 有 8 个并行度，那么一共会有 80 个任务来处理广播数据。

具体来说，广播流会被分成 80 个子任务，每个子任务都会被一个 TaskManager 中的一个并行度处理。这些子任务之间是相互独立的，它们将独立地处理广播数据，并将结果发送给下游算子。因此，所有的下游任务都会收到广播数据，而不仅仅是其中的 8 个任务。

需要注意的是，在广播流的情况下，由于所有的下游任务都会处理相同的数据，因此可能会发生数据倾斜的情况。如果某个子任务的数据量远远超过其他任务，那么就会导致该任务的处理时间明显延长，从而影响整个任务的性能。为了避免这种情况，您可以尝试通过调整数据分区的方式来平衡数据负载。