本文介绍了 Apache Flink 的运行时架构，重点讲解了 JobManager、TaskManager 和 Slot 的角色及功能。Flink 的数据流作业通过 StreamGraph、JobGraph 到 ExecutionGraph，最终在 TaskManager 的 Slot 上执行。文章还探讨了算子链的合并条件、并行度与资源管理的关系，以及如何通过 SlotSharingGroup 实现资源隔离与利用率优化。这些概念有助于优化 Flink 作业的性能与资源配置。

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Table of Contents The Observation The Solution Take Away While working on a demo for processing change events from Postgres with Apache Flink, I noticed an interesting phenomenon: A Postgres...