Flink有啥好的方法，降低连接数？

对于Flink来说，降低连接数的主要方法是优化数据读取和处理的方式。以下是一些可能的解决方案：

1. 使用批量读取：Flink的DataStream API提供了一个选项，可以在读取数据时指定一次读取的数据量。通过增大这个值，可以减少每次读取数据时的连接次数，从而降低连接数。

2. 使用连接池：Flink的MySQLConnectionPool可以复用数据库连接，减少建立和关闭连接的次数。

3. 使用并行度：Flink的DataStream API允许你设置并行度，即每个任务处理的记录数。通过增大并行度，可以提高处理速度，减少每个任务的运行时间，从而降低连接数。

4. 使用分区策略：Flink的DataStream API允许你设置分区策略，即将数据分发到多个任务上处理。通过选择合适的分区策略，可以降低单个任务的负载，从而降低连接数。

5. 使用状态管理：Flink的状态管理功能可以将经常访问的数据缓存起来，减少对数据库的访问次数。

在Flink中，降低连接数的方法主要有以下几种：

1. 使用连接池：可以通过使用连接池来管理连接，减少每次请求时创建和销毁连接的开销。对于MySQL数据源，可以使用Apache Commons DBCP、HikariCP等连接池库。
2. 提高并行度：通过增加Flink作业的并行度，可以将数据分散到更多的任务并行执行，从而减少单个任务的连接数。
3. 批量操作：尽量减少单条数据操作的频率，可以通过批量写操作来减小连接数。例如，将多条数据一次性插入或更新到目标数据库，减少单条数据的请求次数。
4. 考虑缓存：根据具体场景，可以通过使用缓存机制来避免频繁的连接操作。例如，将数据先缓存在内存中，再按照一定策略批量写入数据库，减少连接数。

另外，可以通过调整Flink作业的代码逻辑，减少数据的重复读取和重复处理，从而减少连接数。同时，也要合理配置数据库的连接数上限，以及检查数据库是否存在慢查询、死锁等问题，这些问题都可能导致连接数的上升和性能下降。

在Flink中，可以通过设置max-concurrent-requests-per-task和max-concurrent-requests-per-task-source参数来降低连接数。这两个参数分别用于限制每个任务可以同时处理的并行度和源任务可以同时处理的并行度。当连接数过高时，可以适当降低这两个参数的值。
以下是一个示例，展示如何设置这两个参数：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

tableEnv.getConfig().getConfiguration().setInteger("max-concurrent-requests-per-task", 10);
tableEnv.getConfig().getConfiguration().setInteger("max-concurrent-requests-per-task-source", 5);

tableEnv.execute("Flink Join Example");

在这个示例中，我们首先创建了一个Flink的执行环境和表环境，然后设置了max-concurrent-requests-per-task和max-concurrent-requests-per-task-source参数的值为10和5。这样，每个任务可以同时处理的并行度和源任务可以同时处理的并行度都降低到了10和5，从而降低了连接数。
需要注意的是，设置这两个参数的值需要根据实际情况进行调整，例如需要考虑任务的复杂度、数据的大小和网络的带宽等因素。此外，我们还需要注意数据源的稳定性和可靠性，以确保数据处理任务的正常运行。

默认的话，是每个表创建connectionSize个连接。用户这种情况可以用 connectionPoolName 参数，这样每个task会共享连接池，hologres 连接器文档里有这个参数的具体描述。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”