任务假设： 任务从kafka读取数据，经过若干复杂处理（process、window、join、等等），然后sink到kafka。 并发最高240（kafka分区数），当前采用全部算子相同并发方式部署。 算子间存在 hash、forward、rebalance 等分区情况。 此处假设 A 和 B 算子之间是 rebalance。 C 和 D 算子直接是 hash 分区（无数据倾斜）。ABCD都是240并发。 其他算子暂忽略。
TM连接数： Flink 的 taskmanager 之间的共享 tcp 连接。因此虽然A到B、C到D之间都是全连接，但实际增加的是result sub partition数，不会导致tcp连接不断增。 我们单个TM只提供1个slot的情况下，每个算子都是240并发，所以tm之间的tcp连接是不是可以大概认为是 240 * 239 ？ task间result sub partition： task之间的result sub partition太多会有啥影响呢？主要考虑性能影响。是否可能增大 partition not found 的概率呢？
