4.3.2.1 并行度调整

文档摘要

4.3.2.1 并行度调整你有没有在凌晨两点收到告警：Flink 作业的背压（backpressure）曲线像坐过山车一样陡然拉满，Checkpoint 持续超时，下游 Kafka 分区积压飙升到百万级——而你刚在两小时前执行了一次看似“无害”的并行度调整：从？这不是故障的起点，而是无状态升级中一个被教科书轻描淡写、却被生产环境反复暴击的隐性断点：并行度变更本身不触发状态迁移，但算子链的拓扑重分片（re-sharding）会彻底打乱数据路由的确定性。更讽刺的是，Flink 官方文档里那句“stateless operators support parallelism change without migration”像一剂安慰剂，却没告诉你——它只对纯粹无状态成立；而现实中，92.