在Flink中，你可以在一个流处理作业中定义多个source和多个sink。每个source和sink都会并行地执行，而不是顺序地执行。这意味着你不需要做任何特殊的操作来让它们同时执行。 以下是一个简单的例子，它定义了两个source和两个sink： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 定义第一个source DataStream<String> source1 = env.addSource(new CustomSource1()); // 定义第二个source DataStream<String> source2 = env.addSource(new CustomSource2()); // 定义第一个sink source1.addSink(new CustomSink1()); // 定义第二个sink source2.addSink(new CustomSink2()); env.execute("Multi Source and Sink Job"); 在这个例子中，CustomSource1和CustomSource2是你自定义的source函数，CustomSink1和CustomSink2是你自定义的sink函数。当你执行这个流处理作业时，两个source和两个sink都会同时执行。 如果你想要在一个source的输出成为另一个source的输入，你可以使用connect、union或join等操作来连接这两个source。同样，你也可以使用split、select或side output等操作来将一个source的输出分发到多个sink。 请注意，Flink的并行度设置会影响到source和sink的并行执行。你可以通过setParallelism方法来设置全局并行度，也可以对每个source和sink单独设置并行度。... 展开详请

将信息以元数据的形式存储在LLVM IR中是一个不错的选择。元数据可以在LLVM IR中以注释的形式存在，使用llvm::MDNode可以方便地添加和读取元数据。C程序在执行的过程中可以通过LLVM IR的元数据节点来访问这些信息。 要在不手动修改C程序源码的情况下，编写一个Pass程序来修改LLVM IR以添加操作指令，您可以使用LLVM的FunctionPass或ModulePass。这些Pass程序是直接应用于LLVM IR的，因此您无需修改C程序源码。 在编写Pass程序时，您可以使用LLVM的API来访问和修改LLVM IR中的指令、函数和全局变量等。您可以通过遍历IR、插入/删除指令、插入元数据等方式来添加操作指令。具体如何操作取决于您的需求和目标。 值得注意的是，LLVM IR是面向编译器的中间表示，因此对于C程序而言，这些操作指令实际上是在修改IR，而非在修改C程序源码。C程序是通过编译器将其转化为LLVM IR，并由编译器生成可执行文件。... 展开详请