王治江在FFA2019会议上展示了他的深度技术：可插拔的Shuffle Servicer和非对齐检查点。这些技术在Apache Flink中得到了应用。 可插拔的Shuffle Servicer是指在Apache Flink中，数据生产和消费的过程以及数据在上下游之间的传输如何进行。Shuffle Servicer架构设计的目标是提高系统的灵活性和可扩展性。在这个架构中，数据的生产者如何在上游产生数据，消费者如何在下游消费数据，以及它们之间是如何传输数据的全部都得到了考虑和解决。通过可插拔的设计，Shuffle Servicer可以根据特定的需求和数据处理模式进行定制和扩展，提高了系统的性能和效率。 非对齐检查点是指在数据处理过程中，系统如何保持数据的一致性和准确性。通常，当系统产生一个检查点时，所有任务都会暂停执行，确保数据的一致性。然而，在某些情况下，由于数据产生和消费的速度不同，任务之间的进度可能不同步，导致检查点不对齐。非对齐检查点机制就是为了解决这个问题而提出的。它可以检测和纠正检查点的偏差，并在恢复过程中保持数据的一致性，确保系统在出现故障时能够正确恢复。 通过王治江的深度技术，Apache Flink实现了可插拔的Shuffle Servicer和非对齐检查点机制。这些技术的应用大大提高了系统的性能和可靠性。可插拔的Shuffle Servicer使得系统更加灵活和可扩展，可以根据不同的需求进行定制和扩展。非对齐检查点机制则保证了系统的数据一致性和准确性，即使在数据处理过程中出现不同步的情况下，也能正确恢复。这为Apache Flink在大规模数据处理和分布式计算方面的应用提供了强有力的支持。 总结一下，王治江在FFA2019展示了他的深度技术：可插拔的Shuffle Servicer和非对齐检查点机制。这些技术在Apache Flink中得到了应用，极大地提高了系统的性能和可靠性。可插拔的Shuffle Servicer使得系统更加灵活和可扩展，可以根据不同的需求进行定制和扩展。非对齐检查点机制解决了数据处理过程中出现的不同步问题，保持了数据的一致性和准确性。这些技术为Apache Flink在大规模数据处理和分布式计算方面的应用提供了强有力的支持。