Flink多流join能控制优先级吗？

Flink多流join中，无法直接控制优先级，但可以通过优化策略来改善广播流的消费情况。

在Flink中，多流join通常涉及到数据流和广播流的连接。广播流是一种特殊类型的流，它允许将较小的数据集缓存起来，以便与通过的数据流进行连接操作。然而，由于广播流的优先级相对较低，它可能会在数据流积压时延迟消费。为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 调整并行度：增加广播流的并行度可以使其更快地被消费，因为这样可以在不同的任务实例上并行处理数据。
2. 使用Interval Join：如果两条流的步调不一致，可以使用Flink提供的Interval Join机制，这样可以避免因为窗口关闭而导致的join失败。
3. 优化业务逻辑：分析业务数据源，考虑是否可以用union替代join。在某些场景下，使用union加上group by可以在基于key的流中取代join，这样可以减少因join导致的数据倾斜问题。
4. 设置状态生命周期：从实时计算引擎VVR 8.0.1开始，可以通过Flink SQL Hint语法为双流JOIN的左右流状态设置不同的生命周期（TTL），以减少维护的状态大小。

综上所述，虽然不能直接控制Flink多流join的优先级，但通过上述策略可以优化广播流的消费过程，从而提高整体的数据处理效率。

在启动的时候，现在open方法里面获取广播流数据使用，后面在将connect到的广播流数据去更新之前的历史数据，控制不了优先级可以控制并行度，广播流的并行度高于数据流你看看会不会增加所谓的优先级你需要试试 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”