flink 计算用户的最近2天的交易金额，用滑动窗口，这种业务场景你们是怎么处理的？

对于这种业务场景，可以使用Flink的后台管理器（ResourceManager）进行处理。在Flink中，后台管理器会根据作业的资源需求和集群的资源情况，动态地调整作业的并行度和内存使用量。这样可以确保作业能够在满足资源需求的同时，尽可能地使用集群的资源。
此外，还可以通过调整作业的窗口大小和滑动频率，来减少窗口中数据的数量，从而减少内存的使用。例如，可以将窗口大小设置为每小时一次，或者每2小时一次，这样可以减少窗口中数据的数量，从而减少内存的使用。
总的来说，可以使用Flink的后台管理器进行处理，通过调整作业的窗口大小和滑动频率，来减少窗口中数据的数量，从而减少内存的使用。

针对这种业务场景，可以考虑以下几种优化方案：

1. 数据分区：将数据按照用户ID进行分区，每个分区内的数据只计算该用户的最近2天交易金额。这样可以减少全局的计算量和内存占用。

2. 使用增量计算：在滑动窗口的基础上，可以使用增量计算的方式，只计算窗口内新增的交易记录。这样可以减少重复计算的部分，提高计算效率。

3. 使用异步处理：将计算任务拆分成多个子任务，每个子任务负责一部分数据的计算。可以使用Flink的异步IO和线程池机制来实现异步处理，从而提高计算效率和吞吐量。

4. 使用外部存储：将计算结果存储到外部存储系统中，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。这样可以避免内存溢出的问题，同时也可以方便地对数据进行备份和迁移。

开窗 就要给够内存啊。加机器，扩内存。要没就减小窗口，或者把窗口里的信息单体里没必要的信息去掉，减少单体内存占用。
窗口运算，本来就是牺牲内存换效率的，空间换时间
业务允许的话可以先做一分钟的滚动窗口
，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”