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Apache Flink 的性能优化是一个多方面的任务，涉及硬件资源、算法选择、配置调整等多个层面。以下是一些常见的 Flink 性能优化策略：

1. 资源分配和管理

• 合理配置 TaskManager 和 JobManager：根据作业的需求和可用资源，合理分配内存和 CPU 给 TaskManager 和 JobManager。
• 适当的并行度：设置合适的并行度可以显著提高处理效率。并行度过高或过低都会影响性能。
• 资源隔离：在多租户环境中，确保不同作业之间的资源是隔离的，避免互相影响。