在 Apache Flink 中，操作链（Operator Chaining）和任务槽（Task Slots）是两个关键概念，直接影响任务执行效率和资源分配。作链允许将多个算子逻辑上组合成一个任务，减少线程切换开销，从而提升性能。但需注意，当算子间有状态或广播变量时，可能会打断链路。因此，在设计 Flink 作业时，合理规划链路至关重要！💪

另一方面，任务槽（Task Slot）是 Flink 资源管理的核心单位，每个 TaskManager 可以包含多个槽位，每个槽独立运行一个子任务。通过调整槽的比例和数量，可以实现负载均衡并优化集群资源利用率。例如，设置 `task.slot-sharing-group` 可以让不同任务共享槽位，而 `task.resource` 则用于固定资源分配。💡

总结来说，操作链和任务槽是 Flink 高效运行的基础。合理利用它们，能让你的流处理任务如虎添翼！🚀