要解决"Apache Flink 增加并行度并不能提高性能"这个问题，可以考虑以下解决方法：

1. 检查程序的并行度设置：确保在Flink作业中正确设置了并行度。可以使用setParallelism()方法来设置算子的并行度，或者在flink-conf.yaml配置文件中设置默认并行度。确保设置的并行度与集群的资源匹配，过高或过低的并行度都可能导致性能下降。

2. 检查数据倾斜问题：如果并行度增加后没有明显的性能提升，可能是由于数据倾斜导致的。可以通过使用Flink的keyBy()操作将数据按照某个字段进行分组，以便均匀地分配数据到不同的任务槽中。另外，可以尝试使用Flink的rebalance()操作将数据重新平衡到各个任务槽中。

下面是一个示例代码，演示如何使用keyBy()和rebalance()操作解决数据倾斜问题：

DataStream> dataStream = ...; // 输入数据流

// 按照字段进行分组
DataStream> groupedStream = dataStream.keyBy(0);

// 将数据重新平衡
DataStream> rebalancedStream = groupedStream.rebalance();

// 对重新平衡后的数据进行处理
rebalancedStream.map(new MyMapperFunction()).setParallelism(4); // 设置并行度为4

3. 调整算子链：Flink的算子链可以对作业的性能产生重要影响。如果并行度增加后没有明显的性能提升，可以尝试调整算子链的结构，以便更好地利用并行度。可以使用startNewChain()方法将一个算子链分割成多个独立的链，或者使用disableChaining()方法禁用算子链。根据作业的具体情况，不同的调整策略可能会产生不同的效果。

下面是一个示例代码，演示如何调整算子链的结构：

DataStream> dataStream = ...; // 输入数据流

// 算子链1
DataStream> mappedStream = dataStream.map(new MyMapperFunction()).startNewChain();

// 算子链2
DataStream> filteredStream = mappedStream.filter(new MyFilterFunction()).disableChaining();

// 使用重新调整后的算子链进行处理
filteredStream.setParallelism(4); // 设置并行度为4

通过以上方法，可以有效地解决"Apache Flink 增加并行度并不能提高性能"的问题，并提高作业的性能。