1. 当Source是Kafka的时候，如何设置Source Operator的并发度？
如果没有指定，Source Operator的个数与集群中的TaskManager的个数相等。如果手动设置，建议使用的slot个数=Kafka Partition的个数／TaskManager的个数。此时，Slot的个数需大于等于2.因为其中有一个Source Operator。也不建议在一个Slot中启用多线程。
2. Barrier如果丢失了怎么办？
因为Barrier是从Source开始周期性的发送的，所以过一段时间未被标记为阻塞的input channel会收到下一个checkpoint的barrier，这时Flink会进行比对，发现如果当前的检查点没有完成，但下一个checkpoint已经过来了，那么Flink会放弃当前的checkpoint，转而使用下一个checkpoint。
3. 在Flink UI上Cancel Job，Job所有的任务都会停止吗？
答：不是。Cancel按钮只是把Source，Transform和Sink这些Operator停掉，对应的线程停掉。但整个TaskManager还在。所以，如果Job中如果有不在Operator中初始化Spring容器，那么即便Cancel Job以后，这些对象依然存在。所以，正确的姿势是在Operator的open（）方法中初始化Spring容器。在close（）方法中释放这些资源。
4. Job运行过程中TaskManager挂了怎么办？
如果TaskManager挂了，Flink会先将Job cancel掉。然后再以相同的JobID，往集群中仍然存活的TaskManager上部署Job，这时候，如果还有足够的task slot，则Job能够恢复。但是这时候会有一个问题：部署在某些TaskManager上的Task数会比之前多，造成了这些TaskManager的负载较重，可能还是会出现问题。这时候就需要尽快恢复挂掉的TaskManager。
5. 某条数据在Input Channel之间传输失败了怎么办？
会抛出Exception，然后Job会重启。
6. Flink读取Kafka时，Checkpoint设置多久合适？
快照本身都是非常轻量级的，一般都在几M或者几十M。如果快照过大，比如几百M甚至更多，就会对程序运行产生影响。官方给出的例子是几秒钟一次，具体可视Job情况决定。
7. Checkpoint和Savepoint有什么区别？
savepoint可以理解为是一种特殊的checkpoint，savepoint就是指向checkpoint的一个指针，需要手动触发，而且不会过期，不会被覆盖，除非手动删除。正常情况下的线上环境是不需要设置savepoint的。除非对job或集群做出重大改动的时候，需要进行测试运行。
8. Flink的Operator不能带成员变量？
Flink operator function中不能带没有实现flink序列化的成员变量。因为flink本身自己有一套序列化方式，在任务提交执行的时候会有validation，如果把没有实现flink序列化的类作为成员变量，就会提交任务报错。目前的解决方案是将operator function与实际业务逻辑分离。或将成员变为static。
9. 每个TaskManager设置多少个TaskSlot合适？
建议为CPU核数个。
10. TaskManager中的BufferPool不够了咋办？
需要增大配置项：taskmanager.network.numberOfBuffers的值，该值表示网络栈buffer的数量，它的大小表示在同一时刻该TaskManager能够拥有的流处理的数据交换的channel数。
11. Job运行中出现了OOM
说明保留的空间不够，这时需减少中间层的空间大小，通过配置降低taskmanager.memory.fraction的值来减少中间层的内存占比。该值表示Flink用于管理底层buffer所占用的内存比例。
12. Job的并行度如何设置？
将所有的transform operator和sink operator的parallism设置成一样的，source operator的parallism根据source而定。这样的话，flink会自动把transform operator和sink operator 都merge成一个piple line去运行。那么这时候一个job就变成只有两个operator了，source operator和merge后的operator，这个pipeline operator中间就没有buffer了，性能最优。