在 9.2 节中讲解了 Flink Job 中的执行计划，并详细分析了 Flink 中的 operator chain 在一起的各种条件，在 9.3 节中也通过真实生产环境的案例来分享并行度与 Slot 的概念与关系。相信大家也都有一定的理解，但是有时候生产环境如果 Job 突然消费不及时了，或者 Job 就根本不在消费数据了，那么该怎么办？首先得看下相关的监控查看 Job 是否在正常运行，是否出现反压的情况，是否这会生产数据量过大然而并行度却是根据之前数据量设置的，种种原因都需要一个个排查一下，然后找到根因才能够对应的去解决。这节来讲解下遇到这种问题后如何合理配置并行度呢？
通过第八章的监控图表信息，我们可以发现问题，在发现问题后，需要去分析为什么会发生这些问题以及我们该如何去解决这些问题。本章将会介绍很多 Flink 生产环境遇到的问题，比如作业出现反压、作业并行度配置不合理、作业数据倾斜等，除了引出这种常见问题之外，笔者还将和你一起去分析这种问题造成的原因以及如何去优化作业。比如合理的配置并行度、让作业算子尽可能的 chain 在一起已达到最优等。希望通过本章的内容，你可以将这些解决方法运用在你的公司，帮助公司解决类似的问题。
反压（BackPressure）机制被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压问题。反压通常产生于这样的场景：短时间的负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制是指系统能够自己检测到被阻塞的 Operator，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维持整个系统的稳定。Flink 任务一般运行在多个节点上，数据从上游算子发送到下游算子需要网络传输，若系统在反压时想要降低数据源头或上游算子数据的发送速率，那么肯定也需要网络传输。所以下面先来了解一下 Flink 的网络流控（Flink 对网络数据流量的控制）机制。
随着人工智能的火热，机器学习这门技术也变得异常重要，Flink 作为一个数据处理的引擎，虽然目前在该方面还较弱，但是在 Flink Forward Asia 2019 北京站后，阿里开源了 Alink 平台的核心代码，并上传了一系列的算法库，该项目是基于 Flink 的通用算法平台，开发者和数据分析师可以利用 Alink 提供的一系列算法来构建软件功能，例如统计分析、机器学习、实时预测、个性化推荐和异常检测。相信未来 Flink 的机器学习库将会应用到更多的场景去，本节将带你了解一下 Flink 中的机器学习库。
