Flink集群使用kafka_appender收集flink产生的日志，但是现在实时运行的任务超过了

减少日志，warn 输出，yinfo 不输出了，或者扩kafka节点，或者再搭建一个kafka集群。

此答案来自钉钉群“【2】Apache Flink China 社区”

Flink日志采集有多种方式，具体选择哪种方式需要根据实际情况来定。以下是一些常见的方法：

1. 使用KafkaAppender：使用KafkaAppender可以将Flink的日志收集到Kafka中，方便后续的存储和分析。但是，当Flink的任务数量较多时，可能会导致Kafka集群的压力增大，需要采取一些措施来缓解压力，例如增加Kafka的连接数限制、使用Kafka的分区功能等。
2. 使用Flume：Flume是一个分布式、可扩展的数据收集系统，可以将Flink的日志收集到HDFS、HBase、Kafka等多种存储系统中。Flume具有较好的可扩展性和容错性，适用于大规模的数据收集场景。
3. 使用Fluentd：Fluentd是一个轻量级的数据收集系统，可以将Flink的日志收集到各种存储系统中，包括Elasticsearch、Logstash、Kafka等。Fluentd具有较高的灵活性和可扩展性，适用于各种不同的数据收集场景。

Flink日志采集这块还有以下几种可能的方式：

• 使用Flink自带的日志收集器，它可以将Flink任务的日志收集到HDFS或者其他文件系统中，然后通过Flink UI或者其他工具来查看或分析。这种方式可以减少对Kafka的依赖和压力，但是也需要额外的存储空间和网络带宽。。
• 使用Fluentd或者Logstash等轻量级的日志收集工具，它们可以将Flink任务的日志发送到Kafka或者其他消息队列中，然后通过ELK或者其他平台来展示或检索。这种方式可以减少对Kafka的连接数和流量，但是也需要在每个节点上部署和配置相应的工具。
• 使用Zookeeper或者Redis等分布式协调服务，它们可以将Flink任务的日志写入到临时节点或者缓存中，然后通过定时任务或者触发器来批量读取和发送到Kafka或者其他消息队列中，然后通过ELK或者其他平台来展示或检索。这种方式可以减少对Kafka的连接数和流量，但是也需要维护额外的服务和逻辑。
  就现在的情况可以尝试一下优化方案：
• 调整Kafka集群的参数，例如增加broker的数量、分区的数量、副本的数量等，来提高Kafka的吞吐量和容错能力。
• 调整Flink任务的日志级别，例如只输出WARN或ERROR级别的日志，来减少不必要的日志信息。
• 调整Flink任务的日志格式，例如使用JSON或其他标准格式，来方便后续的日志解析和处理