大家好，
flink sql消费kafka join普通表是会性能爬坡吗？
背景是flink 1.12.0 使用flink sql在yarn per-job发布，消费kafka topic=trades，然后join 数据库里的维表
shop_meta
现在发现每次重启flink sql job，或上游突然增加大量写入时，flink sql的消费速度总是慢慢增加上来，这样就会造成上游积压，等flink
sql消费速度上来之后才能慢慢把积压消费完毕。
更多的信息：
trades是avro格式，大概有10个字段，但其中有一个字段full_info是一个大json，我这边写了处理json的UDF，就为每个字段都需要处理那个大json。最后生成将近25个字段写下游kafka
shop_meta是普通表，没有时间字段，总共有12个字段，30000行左右。整个表数据和索引加起来是16MB；更新频率非常低。现在读jdbc的配置为lookup.cache.max-rows
= 20000；lookup.cache.ttl = 2h；scan.fetch-size = 1000
SQL示例如下
```
SELECT
t.shop_id, s.shop_name,
...
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.price', '0.0') AS DOUBLE)
price, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.payment', '0.0') AS DOUBLE)
payment, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.total_fee', '0.0') AS
DOUBLE) total_fee, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.discount_fee', '0.0') AS
DOUBLE) discount_fee, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.adjust_fee', '0.0') AS
DOUBLE) adjust_fee, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.received_payment', '0.0') AS
DOUBLE) received_payment, "
CAST(json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.post_fee', '0.0') AS DOUBLE)
post_fee, "
json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.receiver_name', '')
receiver_name, "
json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.receiver_country', '')
receiver_country, "
json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.receiver_state', '')
receiver_state, "
json_path_to_str(full_info, '$.response.trade.receiver_city', '')
receiver_city, "
FROM trades t LEFT JOIN shop_meta FOR SYSTEM_TIME AS OF t.proc_time AS s
ON t.shop_id=s.shop_id
```
考虑到整个job里只有简单的ETL，不涉及中间状态，flink对task_manager的配置为
taskmanager.memory.managed.fraction = 0.1
taskmanager.memory.network.fraction = 0.05
实际运行中，task_manager总内存为6G，6 slots，最大并行度为6，所以只有一个task manager。
在监控页面看到task heap=4.13 GB，实际使用heap_used指标比较稳定。
在监控页面中可以看到随着消费速度越来越快，task manager
CPU利用率越来越高，KafkaConsumer_topic_partition_currentOffsets -
KafkaConsumer_topic_partition_committedOffsets 也在随着消费速度上涨，新生代GC次数和时间也在上涨
当消费完积压后，前两个指标降低，新生代GC趋于平稳
请问有什么调查或解决的方向吗？
谢谢大家
