性能优化 - Flink SQL的一些场景优化

Flink SQL 的一些场景优化

Flink SQL 的一些场景优化

开启MiniBatch

建议使用Flink1.12及更高版本

MiniBatch是微批处理，原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对State的访问，从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。

适用场景
通常对于聚合的场景，微批处理可以显著的提升系统性能，建议开启。微批处理通过增加延迟换取高吞吐，如果有超低延迟的要求，不建议开启微批处理。
开启方式
在“任务开发“页面使用set 语法进行配置

set 'table.exec.mini-batch.enabled' = 'true';
需要注意的是开启minibatch 后，必须设置缓存大小和允许延迟的间隔时间且值必须大于0，minibatch 需要按照如下策略进行计算触发
set 'table.exec.mini-batch.allow-latency' = '5 s';
set 'table.exec.mini-batch.size' = '3000';

如下图：

注意在“高级配置”选项卡内配置该参数不会生效。

常见的数据倾斜问题

如何判断作业是否存在数据倾斜问题

访问“任务页面” 在flink web UI 页面展示的JobGraph 可以看到Operator Chain，(如何临时关闭算子链，请参考Flink作业如何进行性能瓶颈分析一章中的“注意” 红色字体内容)点击task 对应的Subtasks可以看到当前subtask的详细信息如下图所示，各个subtask 接收到的数据量差别比较大时，即作业存在数据倾斜情况。

Kafka Topic分区数据存在倾斜

按照上述方式，查看到source kafka 的subtask 存在数据倾斜，即生产者写入kafka topic 的分区数据存在倾斜。此时需要业务源端配合调整写入策略，尽量让数据均匀的落到kafka topic的不同分区。

适用于提升如SUM、COUNT、MAX、MIN和AVG等普通聚合的性能，以及解决这些场景下的数据热点问题

开启LocalGlobal
LocalGlobal优化将原先的Aggregate分成Local+Global两阶段聚合，即MapReduce模型中的Combine+Reduce处理模式。第一阶段在上游节点本地攒一批数据进行聚合（localAgg），并输出这次微批的增量值（Accumulator）。第二阶段再将收到的Accumulator合并（Merge），得到最终的结果（GlobalAgg）。 LocalGlobal本质上能够靠LocalAgg的聚合筛除部分倾斜数据，从而降低GlobalAgg的热点，提升性能。结合下图理解LocalGlobal如何解决数据倾斜的问题。由上图可知：
未开启LocalGlobal优化，由于流中的数据倾斜，Key为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。
开启LocalGlobal优化后，先进行本地聚合，再进行全局聚合。可大大减少GlobalAgg的热点，提高性能。
开启方式
在”任务开发“使用set 语法进行设置

    需要注意一下2点：
    1）LocalGlobal优化需要先开启MiniBatch，依赖于MiniBatch的参数。
    2）table.optimizer.agg-phase-strategy: 聚合策略。默认AUTO，支持参数AUTO、TWO_PHASE(使用LocalGlobal两阶段聚合)、ONE_PHASE(仅使用Global一阶段聚合)。
    另外，如果聚合调用不支持优化为两个阶段，仍将使用一个阶段的聚合。ONE_PHASE:强制使用只有CompleteGlobalAggregate的阶段聚合。

    // 开启miniBatch
    set 'table.exec.mini-batch.enabled' = 'true';
    set 'table.exec.mini-batch.allow-latency' = '5 s';
    set 'table.exec.mini-batch.size' = '3000';
    // 开启LocalGlobal
    set 'table.optimizer.agg-phase-strategy' = 'TWO_PHASE';

适用于作业使用了COUNT DISTINCT，但无法满足聚合节点性能要求

开启Split Distinct
LocalGlobal优化针对普通聚合（例如SUM、COUNT、MAX、MIN和AVG）有较好的效果，对于COUNT DISTINCT收效不明显，因为COUNT DISTINCT在Local聚合时，对于DISTINCT KEY的去重率不高，导致在Global节点仍然存在热点。之前，为了解决COUNT DISTINCT的热点问题，通常需要手动改写为两层聚合（增加按Distinct Key取模的打散层）。
从Flink1.9.0版本开始，提供了COUNT DISTINCT自动打散功能，不需要手动重写。Split Distinct和LocalGlobal的原理对比参见下图 开启方式
在”任务开发“使用set 语法进行设置

    默认不开启，使用参数显式开启：
    table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true，默认false。
    table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num: Split Distinct优化在第一层聚合中，被打散的bucket数目。默认1024。
    // 设置参数：
    // 开启Split Distinct
    set 'table.optimizer.distinct-agg.split.enabled' = 'true';
    // 第一层打散的bucket数目
    set 'table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num' =  '1024');

    需要注意的是
    1）目前不能在包含UDAF的Flink SQL中使用Split Distinct优化方法。
    2）拆分出来的两个GROUP聚合还可参与LocalGlobal优化。
    3）从Flink1.9.0版本开始，提供了COUNT DISTINCT自动打散功能，不需要手动重写

    手动重写两阶段聚合案例
    比如统计一天UV sql如下：
    SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id)
    FROM T
    GROUP BY day

    两阶段聚合写法：
    SELECT day, SUM(cnt)
    FROM (
        SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id) as cnt
        FROM T
        GROUP BY day, MOD(HASH_CODE(user_id), 1024)
        )
    GROUP BY day

判断是否生效，在webui的JobGraph 中查看是否包含Expand节点，或者原来一层的聚合变成了两层的聚合，这需要临时关闭算子链。

数据去重方案优化

由于SQL上没有直接支持去重的语法，还要灵活的保留第一条或保留最后一条。因此我们使用了SQL的ROW_NUMBER over Window功能来实现去重语法。去重本质上是一种特殊的TopN。

保留首行的去重策略
保留key下第一条出现的数据，之后出现该key下的数据会被丢弃掉。因为STATE中只存储了key数据，所以性能较优，示例如下：

SELECT *     
FROM (  
    SELECT *,  
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b ORDER BY proctime) as rowNum   
    FROM T  
)  
WHERE rowNum = 1;

以上示例是将T表按照b字段进行去重，并按照系统时间保留第一条数据。Proctime在这里是源表T中的一个具有Processing Time属性的字段。如果按照系统时间去重，也可以将Proctime字段简化PROCTIME()函数调用，可以省略Proctime字段的声明。

保留末行的去重策略
保留key下最后一条出现的数据。保留末行的去重策略性能略优于LAST_VALUE函数，示例如下：
```
SELECT *
FROM (
  SELECT *,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b, d ORDER BY rowtime DESC) as rowNum
  FROM T
)
WHERE rowNum = 1;
```
以上示例是将T表按照b和d字段进行去重，并按照业务时间保留最后一条数据。Rowtime在这里是源表T中的一个具有Event Time属性的字段。

TopN 数据输出膨胀问题

TopN 语法如下：

SELECT *
FROM (
    SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2..]]
    ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum
    FROM table_name)
WHERE rownum <= N [AND conditions]

数据膨胀问题
根据TopN的语法，rownum字段会作为结果表的主键字段之一写入结果表。但是这可能导致数据膨胀的问题。例如，收到一条原排名为9的更新数据，更新后排名上升到1，从1到9的排名数据都发生变化，需要将这些数据作为更新数据都写入结果表。这样就产生了数据膨胀，导致结果表因为收到太多的数据而降低了更新速率。

使用方式
TopN的输出结果无需要显示rownum值，仅需在最终前端显式时进行1次排序，极大地减少输入结果表的数据量。只需要在外层查询中将rownum字段裁剪掉即可 // 最外层的字段，不写 rownum

SELECT col1, col2, col3
FROM (
SELECT col1, col2, col3
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2..]]
ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum
FROM table_name)
WHERE rownum <= N [AND conditions]

在无rownum的场景中，对于结果表主键的定义需要特别小心。如果定义有误，会直接导致TopN结果的不正确。无rownum场景中，主键应为TopN上游group by节点的key列表。

TopN 性能优化（实验项）

TopN为了提升性能有一个State Cache层，Cache层能提升对State的访问效率。TopN的Cache命中率的计算公式为。

cache_hit = cache_size*parallelism/top_n/partition_key_num

例如，TopN配置缓存10000条，并发50，当PatitionBy的key维度较大时，例如10万级别时，Cache命中率只有10000*50/100/100000=5%，命中率会很低，导致大量的请求都会击中State（磁盘），性能会大幅下降。因此当PartitionKey维度特别大时，可以适当加大TopN的CacheSize，相对应的也建议适当加大TopN节点的Heap Memory。

配置方式，在任务”高级配置”中引入 table.exec.topn.cache-size 200000
需要注意的是目前源码中标为实验项，官网中未列出该参数。

使用内置函数替换自定义函数

Flink 的内置函数在持续的优化当中，请尽量使用内部函数替换自定义函数。使用内置函数的好处：
1）优化数据序列化和反序列化的耗时。
2）新增直接对字节单位进行操作的功能。
支持的系统内置函数：请参考官方手册

使用LIKE操作的注意事项

如果需要进行匹配开始字符操作，使用LIKE ‘xxx%’。
如果需要进行匹配结束字符操作，使用LIKE ‘%xxx’。
如果需要进行匹配子串操作，使用LIKE ‘%xxx%’。
如果需要进行等价判断操作，使用LIKE ‘xxx’，等价于str = ‘xxx’。
如果需要匹配 字符，请注意要完成转义 LIKE '%seller/id%' ESCAPE '/' 在SQL中属于单字符通配符，能匹配任何字符。如果声明为 LIKE ‘%seller_id%’，则不单会匹配seller_id还会匹配seller#id、sellerxid或seller1id 等，导致结果错误。

慎重使用正则函数

正则表达式是非常耗时的操作，对比加减乘除通常有百倍的性能开销，而且正则表达式在某些极端情况下可能会进入无限循环，导致作业阻塞。建议使用LIKE。正则函数包括：

REGEXP  
REGEXP_EXTRACT  
REGEXP_REPLACE

Flink SQL的一些场景优化