1. 如何确定flink任务的合理并行度？

    从业务要求开始，根据 workload 特性，做压力测试，层层解反压，为 Vertex 找到合理并行度和 chain strategy，然后倒推 TM 配置。聊了压测数据模型和真实生产的业务关系，如何解反压，如何应对 IO 密集和计算密集。

    1. flink任务如何实现端到端一致？

    checkpoint 机制，端到端一致需要上下游配合，上游回放，下游幂等。

    1. kafka 如何实现端到端幂等？

    两种实现，upsert mode 和 事务提交。

    1. state 的存储机制

    主要是 rocksdb 读写放大优化，cache 优化。
    外部state存储，内置和外置的区别是啥，为什么要这么做。

    1. 怎么解决毛刺和倾斜的
    1. Flink 支持 JobMaster 的 HA原理