flink-任务划分：task和subTask

须知

flink获取逻辑核的方式是通过java的RunTime获取的

如何划分task和subtask

为何要划分

1. 因为task之间有依赖关系，有的task必须等到父task执行完才能执行，而同一个task中的算子可以以pipeline的形式执行，效率高。
2. 方便容错和缓存
3. 方便优化

何时划分

task的并行度就是subtask数，flink也是可以合并算子的，类似于spark的pipline，flink叫operator chain

1. 并行度发生变化时，算子调用setParallelism
2. keyBy() /window()/apply() 等发生 Rebalance 重新分配，并行度发生改变
3. shuffle（flink叫redistributing）、
4. 调用 startNewChain() 方法，开启一个新的算子链；
5. 调用 diableChaining()切分task，即：告诉当前算子操作不使用 算子链 操作。
   针对内存密集型、CPU密集型，使用 startNewChins()、disableChaining()方法，可以将当前算子单独放到一个 Task 中，使其独享当前Task的所有资源，以此来提升计算效率。

改变并行度的算子

startNewChain：从当前ds之前，发生redistributing
disableChaining：当前算子之前之后都切断，当前算子单独划分task。目的是为了有些算子比较复杂时，cpu或内存需求比较大，跟其他方式配合，可以实现独享solt，不用跟其他算子组成task共享solt。
setSharingGroup：同一app下，多个subtask运行在同一个slot中。