Flink 作业如何进行性能瓶颈分析

本文主要介绍如何通过监控查看Flink 作业状态并且根据不同的场景进行优化

概念说明

延迟
source 端会周期性的发送带当前时间戳的LatencyMarker，下游算子接收到标记后，通过当前时间减去标记中带时间戳的方式，计算延迟指标。算子的时延可以通过监控中的时延图表来查看，监控?会取出最大时延算子做数据展示。一般情况下，算子的高时延和反压会成对出现。

数据滞留量
适用于Flink kafka consumer 此窗口中任何分区的记录数最大延迟。没有被消费的记录数。随着时间的推移，越来越大的延时，表明消费者没有跟上生产者的速度

输入QPS
此算子每秒接收的记录数

输出QPS
此算子每秒发送的记录数

parser解析的错误数据量
任务发生数据解析错误的记录条数

Failover次数
任务发生异常的次数

以上指标通过作业运维页面“监控”即可访问查看

监控?

反压状态
反压状态是通过周期性对taskManager线程的栈信息采样，计算被阻塞在请求输出Buffer的线程比率来确定，默认情况下，比率在0.1以下为OK，0.1到0.5为LOW，超过0.5则为HIGH。

反压状态通过作业运维页面“任务页面”进入flink Web UI 查看
WebUI 集合了所有子任务的反压和繁忙指标的最大值，并在 JobGraph 中将集合的值进行显示。除了显示原始的数值，tasks 也用颜色进行了标记，使检查更加容易。

闲置的 tasks 为蓝色，完全被反压的 tasks 为黑色，完全繁忙的 tasks 被标记为红色。 中间的所有值都表示为这三种颜色之间的过渡色。

作业的反压情况可以通过JobGraph展示的作业算子链查看，同时可以通过单击算子的"BackPressure"选项卡查看更多的细节指标

更多相关指标可通过单击具体算子的metrics 选择对应指标进行查看

更多作业监控指标

性能分析

由于Flink的反压机制，流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速率跟不上生产速率，从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。

可能存在以下作业场景：

• 所有算子反压都正常(蓝色)，但存在数据堆积
  
  该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。

• 作业首个或非倒数第二个算子反压很高(红色)
  
  该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。

• 作业最后一个算子反压正常(蓝色)，前面算子反压高(红色)
  
  该场景说明性能瓶颈点在sink，可以通过调整sink.parallelism来优化.但还需要根据对应的具体数据源具体优化，比如对于JDBC数据源，可以通过调整写出批次及刷写时间(sink.buffer-flush.max-rows 、sink.buffer-flush.interval)等，可参考连接器属性参数。

• 作业一个算子反压高(红色)，而后后续多个并行算子反压正常(蓝色)
  
  该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。
  inPoolUsage 监控
  

  需要注意的是，Flink从1.10版本以后(包括1.10)，自动优化了算子链，允许非shuffle算子共存于同一线程，避免了序列化和反序列化。所以有时看到的WebUI JobGraph中只有一个Vertex ,为了方便分析算子瓶颈，需要在作业开发页面“高级配置”选项卡配置pipeline.operator-chaining false，重启任务后，可看到全部算子链。问题解决后，建议注释该参数，该参数设置为false 后在一定程度上会影响性能。