flink任务的subtask中 scheduled状态的解决方案

在 Flink 中，“scheduled” 状态通常指的是任务被提交后，正在等待资源来执行的状态。这种状态可能出现在以下情况：

1. Flink 集群资源紧张：当提交了一个 Flink 任务，但集群上的资源（如 TaskManager 插槽）暂时不足时，任务将处于 “scheduled” 状态，等待合适的资源来运行。

2. 前置任务正在执行：如果任务依赖于其他任务的输出数据，并且这些前置任务正在执行，那么当前任务可能会处于 “scheduled” 状态，直到所有依赖的任务都完成。

解决这种状态的关键在于确保有足够的资源可用，并检查任务之间的依赖关系。

以下是解决 Flink 任务 “scheduled” 状态的几种常见方法：

1. 资源分配与扩容：确保 Flink 集群具有足够的资源来执行任务。可以通过增加 TaskManager 的数量或者调整 TaskManager 插槽的数量来增加资源。此外，也可以考虑优化集群的资源配置，以便更好地满足任务的要求。

2. 任务优先级设置：Flink 支持为任务设置优先级。通过为关键任务设置较高的优先级，可以确保这些任务在资源有限的情况下更早地得到执行。

3. 任务图拓扑优化：检查任务之间的依赖关系，优化任务的拓扑结构，使得任务之间的依赖关系尽可能地减少等待时间。这可能涉及到重新设计任务的组织方式或者引入中间结果缓存来减少计算等待时间。

4. 状态后端配置：Flink 中的状态后端用于保存任务的状态信息。根据任务的特性和状态的大小࿰