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不管是基于减少反压还是基于减少端到端的延迟的目的#xff0c;我们有时候都需要对flink进行调优#xff0c;本文就整理下几种常见的调优手段以及他们的优缺点
flink调优手段
1.使用事件时间EventTime模式时#xff0c;可以设置水位线发送的时间间隔#xff0c;比…背景:
不管是基于减少反压还是基于减少端到端的延迟的目的我们有时候都需要对flink进行调优本文就整理下几种常见的调优手段以及他们的优缺点
flink调优手段
1.使用事件时间EventTime模式时可以设置水位线发送的时间间隔比如从200毫秒缩小到100毫秒,缩短两倍 正作用减少事件端到端处理延迟 反作用对于下游的算子来说由于其会接收多个上游算子任务的水位记录所以他们接收到的水印的速度可能远远小于100ms处理更多的水位线记录会对系统性能造成影响需要谨慎评估
2.使用setBufferTimeout命令减少网络发送缓冲区的超时时长,这个超时时间表示当上游任务发送网络数据到下游任务时缓冲区满或者达到超时时间就会发送出去比如网络缓冲超时时间从100ms变成50ms
正作用减少端到端的处理延迟 反作用由于网络缓冲区有可能没有满就被发送到下游算子导致吞吐量下降
3.使用hashmap状态后端代替rockdb状态后端基于hashmap的状态后端每次访问状态时都是通过内存直接访问的速度很快而访问rockdb的状态后端时需要经历序列化和反序列化以及可能的磁盘IO速度很慢
正作用状态访问速度变快减少端到端的延迟 反作用状态很大时不支持此外状态放在内存中会导致更频繁的gc导致消息的处理时延有尖峰波动
4.使用聚合窗口函数而不是全量窗口函数通过timer触发的方法ontimer尽量减少耗时此外如果非要使用长时间的全量窗口那么尽可能的在全量窗口的前面加上预聚合的窗口算子目的是尽量把长的时间窗口分解成一个个小的时间窗口
正作用: 提高吞吐量和数据处理时延 副作用: 可能会提高代码的复杂度
5.使用异步函数代替同步函数
正作用提供吞吐量和减少消息处理延迟 反作用 无
6.对事件流的事件进行字段补充时每次查找配置表会导致性能很低可以把配置表转换成配置流事件流和配置流进行连接然后在状态中维护配置表即可(可以是广播状态也可以是键值分区状态,ps:由于流连接时,两个流的事件顺序不定为了保证都能找到配置值可以在open函数中初始化一个配置表的实例变量)
正作用减少端到端的时延并且使用flink的状态来存放配置信息提高了吞吐量 反作用 无
