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在 Apache Flink 中，并行度（Parallelism） 是控制任务并发执行的核心参数之一。Flink 提供了 多个层级设置并行度的方式，优先级从高到低如下：

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🧩 一、Flink 并行度的四个设置层级

层级	描述	设置方式
Operator Level	为某个具体的算子设置并行度	operator.setParallelism(n)
Execution Environment Level	为整个流处理环境设置默认并行度	env.setParallelism(n)
Client Level（提交作业时）	通过命令行指定全局并行度	flink run -p n
System Level（系统配置）	在 flink-conf.yaml 中定义全局默认值	parallelism.default: n

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✅ 二、各层级设置详解与示例

1. Operator Level（算子级别）

• 优先级最高
• 可以为特定算子设置不同并行度，适用于数据倾斜或资源敏感操作

🔧 示例：

DataStream<String> stream = env.fromElements("a", "b", "c");// 单独为 map 算子设置并行度为4
stream.map(new MyMapFunction()).setParallelism(4).print();

✅ 适用场景：

• 某个算子计算密集，需要更多资源
• 数据源分区数较少，但后续算子可并行化处理

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2. Execution Environment Level（执行环境级别）

• 设置整个 Job 的默认并行度
• 如果未对某些算子单独设置，并使用此值

🔧 示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4); // 所有算子默认并行度为4DataStream<String> stream = env.fromElements("a", "b", "c");
stream.map(new MyMapFunction()).print(); // 默认并行度为4

✅ 适用场景：

• 多数算子使用相同并行度
• 统一配置便于管理和维护

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3. Client Level（客户端提交作业时）

• 使用命令行参数动态设置并行度
• 不修改代码即可适配不同运行环境（如测试/生产）

🔧 示例：

flink run -p 4 -c com.example.MyJob ./myjob.jar

✅ 适用场景：

• 快速调整不同集群资源配置
• 测试阶段快速验证性能

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4. System Level（系统级别）

• 在 flink-conf.yaml 中设置全局默认并行度
• 对所有提交的作业生效（除非被更高级别覆盖）

🔧 示例（flink-conf.yaml）：

parallelism.default: 4

✅ 适用场景：

• 所有作业共享相同的默认资源配置
• 避免手动重复设置

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📊 三、并行度优先级对比表

设置方式	是否推荐	场景	覆盖关系
Operator Level	✅✅✅	特定算子优化	最高优先级
Execution Environment Level	✅✅	整体统一配置	被 Operator 覆盖
Client Level (-p)	✅	动态部署	被前两者覆盖
System Level (flink-conf.yaml)	⚠️	兜底默认值	最低优先级

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💡 四、并行度设置建议

✅ 推荐做法：

• 开发/测试环境：使用 .setParallelism() 或 -p 命令行设置较小值（如1~4）
• 生产环境：
  • 使用 flink-conf.yaml 设置基础并行度
  • 使用 env.setParallelism() 明确控制默认值
  • 为关键算子单独设置更高并行度（如窗口聚合、复杂逻辑）

⚙️ 示例组合：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4); // 默认并行度env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source").setParallelism(8) // Kafka Source 并行度设为8（等于topic分区数）.map(new MyMapFunction()) // 使用默认并行度4.keyBy(keySelector).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).process(new MyProcessWindowFunction()) // 可选 setParallelism().print();

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🧠 五、并行度与资源的关系

并行度	TaskManager 数量	Slot 数量	资源要求
≤ TM × slot	✅ 正常运行	✅ 正常运行	资源充足
> TM × slot	❌ 无法启动	❌ 无法启动	资源不足

✅ 建议：确保总并行度 ≤ 总 slot 数量

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📈 六、实际调优建议

场景	建议设置
Kafka Source	并行度 = Kafka Topic 分区数
Map / FlatMap	根据 CPU 利用率设置
Keyed Window Aggregation	可适当提高并行度提升吞吐
Join / CoGroup	视数据分布决定是否提高并行度
Sink	若写入慢可适当增加并行度

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✅ 七、完整示例（Java + Shell）

Java 设置（Env + Operator）：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);env.fromElements("a", "b", "c").map(x -> x).setParallelism(2) // 覆盖默认值.print();env.execute("Parallelism Example");

Shell 设置（Client Level）：

flink run -p 8 -c com.example.MyJob ./myjob.jar

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✅ 八、总结

层级	用途	是否推荐使用
Operator Level	控制单个算子并行度	✅✅✅ 强烈推荐用于关键路径优化
Execution Environment Level	设置默认并行度	✅✅ 推荐作为基础配置
Client Level	动态设置并行度	✅ 适合多环境部署
System Level	全局兜底配置	⚠️ 推荐配合其他方式使用

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