请问下有个Flink场景，我有两个不同数据类型的topic：a,b，这个有人遇到过吗？

将b的source算子并行度设置为1，再通过map算子扩展为8个分区，再进行后面的watermark设置，开窗，jion操作。
这要找到withidleness失效的原因，理论上不会出现这种问题，只要你给4个source都设置了withidleness，那要么一直有问题，要么一直没问题，不会说灰度一下就有问题了。

解决的思路是，你不是有的并行度没数据吗，那我就在source这设置1个并行度，然后再分给多个并行度(随便怎么分，总之要保证eventtime均匀)，这样这多个并行度的算子中就不会出现某一个没数据了。这个思路还是不如withidleness的方法好，eventtime均匀不是一个永远成立的条件。
不要在datasource那添加watermark，在后面重开一个map算子，再添加watermark试试，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

如果你在 Apache Flink 中使用了 left interval join 和 timestamp assigner 来进行灰度切换，并发现在灰度完成后水印停滞不前，可能的原因是：

1. 数据迟到：你的右流数据可能会迟到，并且超出了 Flink 定义的时间窗口。
2. 水印延迟：你的水印可能比实际事件时间慢得多，导致水印停止更新。
3. 窗口长度：你可能设置了不正确的窗口长度，导致 Flink 没有足够的数据来进行 Join。

你可以尝试以下解决方案：

1. 检查数据来源：确保你的右流数据在灰度切换后按时到达。
2. 调整水印设置：在 Flink SQL 中，你可以使用 watermark 关键字来调整水印策略，并允许一定程度的迟到数据。
3. 调整窗口长度：增加窗口长度以覆盖更多数据。
4. 更新 Flink 版本：升级 Flink 版本可以修复潜在的问题。

此外，你还可以考虑使用 Checkpoint 来恢复数据，并减少数据延迟的影响。在 CheckpointConfig 类中，可以设置 checkpoint 的频率和位置，以减少数据丢失的风险。

这个问题可能是由于Flink的Watermark机制导致的。Watermark是用来处理乱序事件的，当事件的时间戳超过Watermark时，Flink会将这些事件视为迟到事件，不进行处理。

在你的场景中，可能是因为b和b_grey的主题只有四个分区有数据，所以这四个分区的Watermark会先到达，而其他四个分区的Watermark则会滞后。当全量切换完成后，b和b_grey的主题的所有分区的数据都会变为迟到事件，导致Watermark无法推进。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 调整Watermark的生成策略：你可以尝试调整Watermark的生成策略，使得每个分区的Watermark都能够及时更新。例如，你可以尝试使用BoundedOutOfOrdernessWatermarkGenerator，并设置合适的MaxOutstandingLateness和ClockSkewTolerance。

2. 使用EventTimeIntervalJoin：在Flink SQL中，你可以使用EventTimeIntervalJoin来替代LeftIntervalJoin。EventTimeIntervalJoin会自动处理迟到事件，不需要手动设置Watermark。

3. 增加数据重放：在全量切换完成后，你可以尝试将b和b_grey的主题的所有分区的数据都重新发送一次，以更新Watermark。