Flink数据传输优化主要包括以下几个方面：
1.内存优化
Flink内存优化主要包括Flink总内存和TaskManager内存的优化。Flink总内存包括JVM堆内存和堆外内存，其中堆外内存包括直接内存和本地内存。TaskManager的内存划分主要用于任务执行、通信等。当任务数变多，任务平行度增大时，JobManager内存都需要相应增大。可以根据实际任务数，为JobManager设置一个合理的内存大小。此外，每个TaskManager每个核同时能跑1个task，所以增加了TaskManager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应的增加TaskManager的个数，以提高运行效率。
2.进程参数优化
在Flink
on
Yarn模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。用户可以通过配置JobManager内存、TaskManager个数和TaskManagerSlot个数等操作对Flink集群性能做优化。
3.解决数据倾斜
数据倾斜是指由于数据分布不均匀，数据集中在某些SubTask上，导致部分SubTask处理数据量特别大，执行时间过长，影响了整个应用程序的执行效率。过多的数据集中在某些JVM(TaskManager)，使得JVM的内存资源短缺，导致频繁GC。严重情况下，过长的GC导致TaskManager失联，系统崩溃。对于数据源消费不均匀，通常是通过调整数据源算子的并发度实现的。通常情况下Source的并发度和Kafka的分区个数一样或者Kafka分区个数是Source并发度的正整数倍。
4.网络传输优化
Flink作为工业级的流计算框架，被设计为可以每天处理TB甚至PB级别的数据，所以如何高吞吐低延迟并且可靠地在算子间传输数据是一个非常重要的课题。Flink的数据传输还需要支持框架本身的特性，例如反压和用于测量延迟的latencymarker。Flink自1.5版本引入了Creditbased数据流控制为TCP连接提供更加细粒度的控制。
以上就是Flink数据传输优化的主要技巧，希望对您有所帮助。
