关于Flink弹性扩缩容有个疑问：缩容同理（释放TM）这种能做到吗？

理论上如果你有16个slot，现在用了8个在消费，但是出现峰值计算瓶颈，那么是否可以把相同的任务再提交一次，再给一个并行8的任务，这样就有两个一样的task在消费一个组，可能需要人为操作这个 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

Flink的弹性扩缩容功能可以实现类似的需求。你可以使用Reactive模式或者Adaptive调度器来实现自动调整并行度。

1. Reactive模式：在这种模式下，Flink Job会使用集群中所有的资源。当增加TaskManager时，Job会自动扩容；当删除TaskManager时，Job会自动缩容。Flink会管理Job的并行度，始终尽可能地使用最大值。

2. Adaptive调度器：Adaptive调度器可以基于现有的Slot调整Job的并行度。它会在Slot数目不足时，自动减少并行度；当有新的Slot加入时，Job将会自动扩容至配置的并行度。

这两种方式都可以实现根据Kafka生产者的流量变化来自动调整Flink任务的并行度，以应对流量的波峰波谷。