以下记录的问题，Flink版本为1.10.0，Kafka版本为0.10.0.1。有些问题至今不知道原因是啥，如果有朋友知道的话，麻烦和我说下，感谢感谢！

1. setStartFromEarliest不起作用

    在IDEA中调试，消费Kafka的数据，然后发现setStartFromEarliest不起作用，Consumer显示默认的offset还是latest。通过Consumer中设置auto.offset.reset为earliest解决该问题

2. 闭包问题，导致程序无法运行

    对DataStream进行null值过滤，即使用filter(x -> x != null)，然后手贱点了下IDEA的自动优化，将代码改为filter(Objects::notNull)，然后代码就不能正常消费了，后续改回来，又能正常消费了。

3. 两条流时间同步问题

    业务上需要讲两条流相同时间段的数据汇聚在一起进行计算，并且我们的业务明确是不会出现数据乱序的问题。

    之前的做法是先将两条流进行connect，然后一起设置WaterMark，再使用WindowFunction对同一时间窗口内的数据进行计算。实际运行过程中发现，由于数据肯定会先后到达的关系，而且还是两条流，所以出现了其中某一条流的数据达到了，另外一条流中的数据才到了60%...后面更改了下策略，先分别对两条流设置WaterMark，然后再进行union和window，两条流便不存在不同步的问题了。

    后续分析下数据是如何分配到Window中以及WaterMark是如何流动的流程。

4. 还是闭包问题

    在使用类似map算子时，有些时候写lambda表达式会报闭包错误，类型推断不出来，这个时候得使用匿名函数.....谨慎让IDEA帮你简化你的代码

5. Flink Job一直消费Kafka中同一批数据

    debug了下，发现是程序发生异常了！但是这个异常在日志里面没看到...日志刷的太快，导致没看到。

6. 千万不要使用1.10版本的standalone

    任务反复提交和Cancel会引起Metaspace内存一直扩大且无法被回收。

    [FLINK-16408] Bind user code class loader to lifetime of a slot - ASF JIRA

    升级版本到Flink1.11.0解决该问题

7. 任务失败也会导致Checkpoint的失败

    建议此时查看日志，定位下问题在哪。Checkpoint失败可以查看JobManager的日志，然后定位出错的地方并修复。

8. Checkpoint默认保存在内存中，此时不宜保存太大的状态

    建议此时查看日志，定位下问题在哪。Checkpoint失败

8. Per Job提交任务到Yarn上失败

    注释掉flink-conf.yaml中的rest.port这个选项

要为有状态算子显式设置UID

    不然Flink会默认设置一个UID，但是当作业拓扑发生变动时，默认的UID会改变，导致Flink会无法从旧的Savepoint中读取出状态。 用户可以再提交的时候选择 --allowNonRestoredState来强制回复启动，但是尽量别这样做。

要开启 Externalized Checkpoint +  设置作业重启作业

    比起一般的Checkpoint区别在于其存储了Job Manager的元数据，即使Job Manager挂了仍可对作业进行恢复。 同时设置RETAIN_ON_CANCELLATION，防止作业卡死时停止作业会有丢失作业状态的风险。

Kafka Source开启Partition Discovery

    防止Kafka Topic扩容那个时，读取不到新Partition中的内容。 有一个现实场景就是写入Kafka的时候，原先写入Kafka Partition数量太少了，需要扩容提高写入性能。这个时候下游的Flink作业如果不设置Parttion Didcovery的话，会读取不到部分数据。设

        Flink 1.15之前的参数为： flink.partition-discovery.interval-millis

        Flink 1.15之后的参数为： partition-discovery.interval.millis

        ps: Flink 1.14是最后一个支持Java8的Flink版本

Kafka Sink使用默认的Partitioner时，并行度的数量要比Partition的数量大，不然某部分Partition会一直没有数据写入：

    使用默认Partitioner情况下，每个Flink Task会固定写一个Partition，如果Flink Task数量小于Partition数量，那么就会有部分Partiton一直接受不到数据。