Flink有没有遇到过这种情况, 数据源其实是有积压的, 整体的cpu 使用率很低？

Flink在处理数据源积压的情况下确实可能出现subtask之间的CPU负载不均衡的情况，导致TaskManager整体的CPU使用率较低。

这种情况可能是由于数据源的数据量不均匀或数据的处理逻辑不平衡导致的。比如，某个subtask负责处理的数据量远远超过其他subtask处理的数据量，或者某个subtask的处理逻辑较为复杂，需要消耗更多的计算资源。

为了解决这个问题，可以考虑以下几个方案：

平衡数据源：尽量使数据源的数据量均匀，避免某个subtask积压大量数据，从而导致负载不均衡。

调整并行度：根据任务的实际情况，调整任务的并行度，使得数据在subtask之间更均匀地分配。可以增加或减少subtask的数量。

优化任务逻辑：分析任务逻辑，找出计算瓶颈所在，针对性地进行优化，减少某个subtask的计算负载。

动态分配资源：可以使用Flink的动态资源分配功能，在运行时根据负载情况动态调整每个subtask的资源分配，以达到负载均衡的效果。

综上所述，解决Flink中subtask之间CPU负载不均衡的问题需要综合考虑数据源、并行度、任务逻辑和资源分配等多个方面，并根据实际情况采取相应的优化策略。