Flink基于Task的流处理动态调度方案

以Flink的task 为中心的流设计，思路挺新鲜，适合你想更细粒度掌控任务执行逻辑的时候用。文件名看着有点长，但内容不啰嗦，讲得还挺清楚。任务粒度的调度、资源动态调整、状态恢复这些点都有涉及，适合对性能敏感、业务复杂的场景。

之前做大数据时，常遇到整体拓扑太重、不好拆的问题，这个文档里的方案就比较灵活。结合了像StreamGraph和检查点机制这些底层特性，能让任务更高效，调优空间也大。

对比了下同类方案，像是Storm、Spark那种以算子为核心的方式，这种以task为中心的方式，更贴近资源调度和实际运行单元，嗯，挺有意思的一个切入点。

另外推荐几个配套资源，像《Flink 入门指南》、《StreamGraph 生成流程》，搭配着看，理解会更全面。

如果你最近在折腾流框架，是做 Flink 任务调优或算子融合的，可以看看这份 PDF，说不定就能给你点灵感。