在Flink应该如何定位这个问题？

当您在Flink中遇到类似的问题，其中两个写入操作表现正常，但Cal看起来有些反压时，可以尝试以下方法来定位和排查问题：

1. 检查任务并行度和资源配置：确保每个任务的并行度与可用资源相匹配。如果某个任务的并行度过高，可能会导致资源瓶颈和反压现象。

2. 检查数据倾斜：查看数据分布是否不均匀，可能是某些键（Key）或分区（Partition）上的数据过多，导致某些任务处理更多的数据，从而引起反压。可以使用Flink的内置工具，如KeyGroupStats或PartitionAssignmentStats来分析数据倾斜情况。

3. 观察水位线（Watermark）和窗口进度：检查水位线是否正常前进，并确保窗口进度不会阻塞。如果窗口无法及时完成处理，可能会导致反压。使用Flink的监控工具，如Flink Web UI或Metrics系统，观察水位线和窗口进度。

4. 查看日志和错误信息：检查Flink任务的日志文件，特别是针对Cala任务，查看是否有相关的错误或异常信息。这些信息可能有助于确定问题的根本原因。

5. 调整窗口大小和处理时间：尝试调整窗口大小和处理时间的配置，以平衡数据处理的速度和压力。较小的窗口和更短的处理时间可以减轻任务的负载，并可能缓解反压问题。

6. 检查网络和硬件资源：确保网络连接畅通，并检查机器的CPU、内存和网络资源是否足够满足任务的需求。

7. 使用Flink的监控工具：利用Flink的监控工具来跟踪和诊断任务的性能问题。Flink提供了Web UI、Metrics系统、Event Time分析等工具，可帮助您监视和优化任务的运行情况。