Flink的这个job 一直CP失败，什么原因？

有可能是当Flink Job处理的数据量很大时，可能会导致内存溢出。解决方式是增加TaskManager的内存配置，或者使用RocksDB状态后端来减少内存占用，还有 CPU资源不足可能导致Checkpoint过程中的计算密集型操作变慢。解决方式是增加CPU资源或优化计算逻辑以减少CPU使用，另外 如果Checkpoint超时设置得不合理，可能会导致Checkpoint失败。解决方式是根据实际数据处理速度调整Checkpoint超时时间

Flink作业Checkpoint失败可能由 大规模作业的资源限制：对于大规模作业，若JobManager资源（特别是CPU和内存）不足，可能会导致RPC请求积压，影响心跳和RPC通信，从而Checkpoint失败。这种情况下，建议增加JobManager的资源，并适当调高akka.ask.timeout和heartbeat.timeout参数值，但需注意仅在必要时调整这些参数，避免因调整过度导致作业恢复时间延长。^[2]
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相关链接

作业发生切换或者TaskManager失败 报错：akka.pattern.AskTimeoutException https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-deployment-failovers-and-taskmanager-failures

Flink 作业的检查点失败可能由多种原因引起：

网络问题：如果网络连接不稳定或出现延迟，可能会导致数据传输中断，从而影响检查点的完成。
存储问题：检查点数据通常会存储在持久化存储系统中，如 HDFS 或其他分布式文件系统。如果这些系统的可用性出现问题，可能导致检查点失败。
资源限制：如果集群资源不足，例如内存、CPU 或磁盘空间不足，也可能导致检查点失败。
应用程序错误：代码中的 bug 可能会导致检查点失败。例如，自定义的 source、sink 或 transformation 函数可能存在逻辑错误。
配置问题：不正确的配置设置也可能是导致检查点失败的原因。例如，检查点间隔时间过短，或者检查点模式设置不当等。

磁盘 I/O 限制:
原因: 磁盘 I/O 性能不足可能导致 Checkpoint 数据写入缓慢。
解决: 使用高性能磁盘，或者增加磁盘缓存大小。
内存不足:
原因: 当 Flink Job 处理的数据量很大时，可能会导致内存溢出。
解决: 增加 TaskManager 的内存配置，或者使用 RocksDB 状态后端来减少内存占用。
CPU 资源限制:
原因: CPU 资源不足可能导致 Checkpoint 过程中的计算密集型操作变慢。
解决: 增加 CPU 资源，或者优化计算逻辑以减少 CPU 使用。
Checkpoint 时间间隔太短:
原因: 如果 Checkpoint 时间间隔设置得太短，可能会导致频繁的 Checkpoint 导致性能下降。
解决: 增加 Checkpoint 的时间间隔，例如从默认的 5 分钟增加到 10 分钟。
Checkpoint 超时:
原因: 如果 Checkpoint 超时设置得不合理，可能会导致 Checkpoint 失败。
解决: 根据实际数据处理速度调整 Checkpoint 超时时间。
数据倾斜:
原因: 如果数据分布不均，可能会导致某些 TaskManager 的 Checkpoint 操作比其他 TaskManager 更慢。
解决: 重新分区数据，或者使用 REPARTITION 或 REDISTRIBUTE 关键字重分布数据。

原因有很多种，光看你这个图也看不出
有可能资源不足引发的持续GC：JobManager或TaskManager内存不足，频繁进行垃圾回收（GC），可能导致心跳和RPC请求超时，进而影响Checkpoint。解决方案是检查作业内存使用情况和GC日志，如有必要，增加JM和TM的内存资源配置
还有可能作业中存在数据处理瓶颈，导致数据积压

系统检查点超时时间，默认值为10分钟，到达默认值后系统检查点将生成失败。

——参考链接。