当Flink的SubTask处理速度慢或CheckPoint时间过长时，需要快速定位问题SubTask所在的机器及进程。通过Flink WebUI获取Task的SubTask11（或实际为0）的问题，利用REST API获取TaskManager的vertex ID和机器端口信息，如dn218:20131。然后在目标服务器上用yarn用户执行命令找到对应TaskManager的pid，以便进行jmap或jstack分析。
痛点：假如我们在FLink的WebUI Metrics页面发现有一个SubTask每秒处理的数据明显比其他低，又或者在CheckPoint页面，发现有一个SubTask的CheckPoint时间明显比较长。有时候定位问题需要到TaskManager所在机器找到相应的Java进程使用jmap分析进程的内存使用或者jstack分析线程信息。现在问题来了，如果你知道某个SubTask已经有问题了，怎么快速找到该SubTask到底在哪台机器，哪个进程呢？
图1中可以看出Task “Flat Map -> Sink: Kafka Topic : pv-event”对应的SubTask11相对其他SubTask处理速率比较慢
图2中可以看出Task “Flat Map -> Sink: Kafka Topic : pv-event”对应的SubTask1相对其他SubTask执行CheckPoint很慢。这里有一点比较坑，Flink内所有的地方SubTask下标都是从0开始，但是这个CheckPoint页面，SubTask从1开始，所以这里显示的是SubTask1有问题，实际上是Task “Flat Map -> Sink: Kafka Topic : pv-event”的SubTask0有问题，这里我看了接口返回的数据也是从0开始，但是WebUI显示的时候进行了加1，我们解决问题的时候，必须要手动减1操作
接下来，教大家如何找到Task “Flat Map -> Sink: Kafka Topic : pv-event”对应的
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