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96SEO 2026-02-19 19:28 0
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Flink的任务的组成由流和算子组成#xff0c;那么流中的数据在算子之间转换的时候#xff0c;会放入分布式的阻塞队列中。
当消费者的阻塞队列满的时候#xff0c;则会降低生产者的处理速度。
的数据处…Flink反压利用了网络传输和动态限流。
Flink的任务的组成由流和算子组成那么流中的数据在算子之间转换的时候会放入分布式的阻塞队列中。
当消费者的阻塞队列满的时候则会降低生产者的处理速度。
B发送端就会感知到这一点因为发不过去了吗。
然后把数据的发送速度降低以此类推整个反压会一直从下到上传递到Source端反之当task处理能力有提升后会在此反馈到Source
Task数据发送和读取的速率就会升高提高了整个flink任务的处理能力以及容错能力。
当任务出现反压时如果你的上游是类似kafka的消息系统很明显的表现就是消费速度过慢kafka消费出现积压。
如果业务对数据延迟要求不搞那么反压其实没有很大的影响。
但是对于规模很大的集群中的大作业反而反压会造成很严重的问题。
首先状态会变大因为数据大规模堆积在系统中这些暂时不被处理的数据同样会被放到状态中。
另外Flink会因为数据堆积和处理速度变慢导致Checkpoint超时。
Checkpoint超时的话checkpoint是我们数据一致性的关键所在,如果一直checkpoint超时会导致kafka
lag一直居高不下一直失败一直失败导致状态变大。
有可能造成OOM导致JOB失败。
此时重新消费数据有可能会出现重复消费数据的可能严重的会导致数据不一致的产生。
那么我们如何判断是否反压呢我们可以在flink任务的后台页面进行查看
在默认的设置下Flink的TaskManager会每隔50ms触发一次反压状态检测共检测100次并将结果反馈给JobManager最后由JobManager进行计算反压的比例然后进行展示。
前者比较容易上手适合简单分析后者则提供了更加丰富的信息适合用于监控系统。
因为反压会向上游传到这两种方式都要求我们从Source节点到Sink的逐一排查。
如果出于反压状态那么有两种可能性该节点的发送速率跟不上它产生数据的速率下游的节点接速率较慢通过反压机制限制了该节点的发送速率
如果是第一种状况那么该节点则为反压的根源节点它是从Source
值得注意的是反压的根源节点并不一定在反压面板出现高反压。
因为反压面板监控的是发送端如果某个节点是性能瓶颈并不会导致它本身出现高反压而是导致它的上游出现高反压。
总体来看如果我们找到第一个出现反压的节点那么反压根源要么就是这个节点要么是它紧接着的下有节点。
怎么区分这两种情况呢通过监控面板是无法给出判断的。
这个时候就可以根据
接收端的buffer使用率有关最有用的是以下几个Metrics
TaskManager传输数据时不同的TaskManager上的两个SubTask间通常根据key的数量有多个Channel这些Channel会复用同一个TaskManager级别的TCP链接并且共享接收端SubTask级别的BufferPool。
传输数据时不同的TaskManager上的两个SubTask间通常根据key的数量有多个channel这些channel会复用同一个TaskManager级别的TCP链接并且共享接收端SubTask级别的Buffer
Buffer这些Buffer会被用于存储接收到的数据交给Operator使用后再次被释放。
Channel接收端空闲的Buffer数量成为CreditCredit会被定时同步给发送端被后者用于决定发送多少个Buffer的数据。
Buffer属于备用的Buffer哪个Channel需要就去哪里。
而在Channel
发送端一个Subtask所有的Channel会共享同一个Buffer
是高则表明它有可能是反压的根源。
因为通常反压会传导至其上游导致上游某些
为高我们可以根据这点来进一步判断。
值得注意的是反压有时是短暂的且影响不大比如来自某个
floatingBuffersUsage/exclusiveBuffersUsage
则表明了反压是否存在倾斜floatingBuffersUsage
至此我们已经有比较丰富的手段定位反压的根源是出现在哪个节点但是具体的原因还没有办法找到。
另外基于网络的反压
定位到反压节点后分析造成原因的办法和我们分析一个普通程序的性能瓶颈的办法是十分类似的可能还要更简单一点因为我们要观察的主要是
此外最常见的问题可能是用户代码的执行效率问题频繁被阻塞或者性能问题。
最有用的办法就是对
当然性能分析的结果也可能是正常的只是作业申请的资源不足而导致了反压这就通常要求拓展并行度。
值得一提的在未来的版本
https://maimai.cn/article/detailfid1372302272efids1cKvvDRtJYzA_5vRPJ7og
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