在Apache Flink中，累计重启问题可能由多种原因引起，包括资源不足、配置错误、代码问题或外部系统依赖问题等。为了有效排查Flink作业的累计重启问题，可以按照以下步骤进行：
1. 查看日志文件
步骤：
Flink TaskManager 和 JobManager 日志：检查这些日志以获取关于重启原因的详细信息。注意异常信息和错误堆栈。
Yarn ResourceManager 日志（如果Flink运行在Yarn上）：查看Yarn的日志，特别是ResourceManager和NodeManager的日志，以了解是否有资源分配或管理相关的问题。
建议：
使用日志分析工具（如Logstash, Splunk等）来过滤和聚合日志信息。
关注与重启时间相匹配的日志条目。
2. 检查Flink配置
步骤：
flink-conf.yaml：检查Flink的配置文件，特别是与重启策略、检查点、状态后端等相关的配置。
作业配置：检查作业提交时使用的配置参数，确保它们符合预期。
建议：
确保检查点（Checkpointing）和状态后端（State Backend）已正确配置。
验证重启策略是否符合业务需求。
3. 验证代码逻辑
步骤：
代码审查：检查Flink作业的代码，特别是处理异常和数据流的部分。
单元测试：编写或运行单元测试以验证代码的正确性。
建议：
确保代码能够优雅地处理异常和错误情况。
使用断言和日志记录来跟踪程序执行过程。
4. 监控和指标
步骤：
Flink Dashboard：使用Flink的Web UI来监控作业的运行状态和性能指标。
外部监控系统（如Prometheus, Grafana等）：集成Flink的监控指标，以便更全面地了解作业性能。
建议：
关注与资源使用、处理延迟和故障率相关的指标。
设置警报以在出现问题时及时通知。
5. 外部系统依赖
步骤：
检查外部数据源和接收器：确保Flink作业依赖的外部系统（如数据库、消息队列等）运行正常。
网络问题：检查网络连接是否稳定，特别是当Flink作业跨多个网络区域时。
建议：
实施故障转移和冗余策略以提高外部系统的可靠性。
监控外部系统的性能和可用性。
6. 重启策略分析
步骤：
分析重启策略：了解Flink作业的重启策略，并根据需要调整它。
检查检查点：确保检查点成功完成并可用于恢复作业状态。
建议：
使用固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）或故障率重启策略（Failure Rate Restart Strategy），并设置合理的尝试次数和延迟时间。
启用外部化检查点（Externalized Checkpoints）以便在作业失败时恢复。
7. 集群资源检查
步骤：
资源利用率：检查集群的CPU、内存和磁盘使用情况，确保资源充足。
节点健康：检查集群中所有节点的健康状况，包括是否有节点故障或性能瓶颈。
建议：
根据需要扩展集群资源。
优化资源分配和调度策略以提高集群性能。
通过以上步骤，可以系统地排查和解决Flink作业的累计重启问题。需要注意的是，每个步骤都可能需要根据实际情况进行调整和扩展。