今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic，默认为 kafka 的 topic )的关系，大概回答了一下，这里整理一份
首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是： 任务的并发数与 slot 数的关系
最大并发数 = slot 数
这里有两个原因：每个算子的不同并行不能在同一slot，不同的算子可以共享 slot ，所以最大并行度 就等于 slot 数。
这样就有了slot数和topic 分区数的间接关系在：我们可能会根据 kafka 的分区数配置我们 source （和后续的其他算子）算子的 并行度，而算子的 最大并行度决定 slot 数据（TM 的数量由 slot 的数量反向计算）
看一张官网的图：
说明：
第一个图：3 个 Task Manager，每个 3 个 slot，总共 9 个 slot
第二个图：Example 1 ，wordcount 案例，1 个并发，算子chain 在一起，只占一个 slot
第三个图：Examlple 2，wordcount 案例，2 个并发，占2 slot 。三种设置并行度的方式：
flink-conf.yaml 参数 parallelism.default: 2 flink -p 2 # 启动时加 -p 参数指定 env.setParallelism(2)
第四个图：Example 3，wordcount 案例，9 个并发，占 9 slot
第五个图：Example 3，wordcount 案例，source 9 个并发，sink 1 个并发，占 9 个slot（sink 和其中一个 source chain 在一起了）
看一个具体的任务：
我们要读的 topic 有 2 个 partition，我们设置 source 算子的并行度为 2，那我们最小就需要 4 个 slot，Task Manager 配置的 slot 数为2， 那最少就需要 2 个 TM 任务才能正常运行（不考虑其他算子）。
关键代码：
env.setParallelism(2) env.addSource(source).addSink(sink)
提交到yarn 上
上面说明了算子的并发度与TM 的 slot 数的关系。
下面看下，kafka 分区数与 source 算子的并行度关系。
在不修改 kafka consumer 的分区分配策略的情况下，soure 的并行度与 topic 分区数在不同情况下，会有不同的表现，如下：
1、source 并行度 = topic 分区数，正好的情况，一个 并行度，读一个分区的数据
2、source 并行读 < topic 分区数， 会出现部分 并行度读多个 分区的情况，具体可见：flink 读取kafka 数据，partition分配
3、source 并行度 > topic 分区数，会出现部分并行度没有数据的情况
总结下问题：slot 数和 topic 的分区数并没有直接关系，以kafka 做 source 的情况最多，而 kafka topic 的分区数一般又是 Flink source 的并行度，又是 Flink 任务的最大并发度，一般情况下又是 slot 的数量，所以会有一种 slot 数 和 topic 分区数 有直接关系的假象。
注：Task Manager 的 slot 数在 flink-conf.yaml 中配置 参数：
# The number of task slots that each TaskManager offers. Each slot runs one parallel pipeline.
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2 # 默认值为1
官网 slot 配置说明：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/ops/config.html#configuring-taskmanager-processing-slots （slot 数量推荐是 standalone 集群每台机只有一个 Task Manager的情况下，具体配置要看实际任务情况）
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