Flink 性能调优小小总结

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1 配置内存

-Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log 
-XX:+PrintGCDetails 
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow 
-XX:+PrintGCTimeStamps 
-XX:+PrintGCDateStamps 
-XX:+UseGCLogFileRotation 
-XX:NumberOfGCLogFiles=20 
-XX:GCLogFileSize=20M

• 优化GC

• 开发Flink应用程序时，优化DataStream的数据分区或分组操作。

2 设置并行度

• 算子层次

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = [...]
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
    .flatMap(new LineSplitter())
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.seconds(5))
    .sum(1).setParallelism(5);
wordCounts.print();
env.execute("Word Count Example");

• 执行环境层次

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(3);
    DataStream<String> text = [...]
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = [...]
    wordCounts.print();
    env.execute("Word Count Example");

• 客户端层次

• 系统层次

3.配置进程参数

• 在使用yarn-session命令时，添加“-jm MEM”参数设置内存。

• 在使用yarn-cluster命令时，添加“-yjm MEM”参数设置内存。

• 在使用yarn-session命令时，添加“-n NUM”参数设置TaskManager个数。

• 在使用yarn-cluster命令时，添加“-yn NUM”参数设置TaskManager个数。

• 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。

• 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys NUM”参数设置SLOT数。

• 将在使用yarn-sesion命令时，添加“-tm MEM”参数设置内存。

• 将在使用yarn-cluster命令时，添加“-ytm MEM”参数设置内存。

设计分区方法

• 随机分区：将元素随机地进行分区。dataStream.shuffle();

• Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负责均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。dataStream.rebalance();

• Rescaling：以round-robin的形式将元素分区到下游操作的子集中。如果你想要将数据从一个源的每个并行实例中散发到一些mappers的子集中，用来分散负载，但是又不想要完全rebalance 介入（引入rebalance()），这会非常有用。dataStream.rescale();

• 广播：广播每个元素到所有分区。dataStream.broadcast();

• 自定义分区：使用一个用户自定义的Partitioner对每一个元素选择目标task，由于用户对自己的数据更加熟悉，可以按照某个特征进行分区，从而优化任务执行。简单示例如下所示：

// fromElements构造简单的Tuple2流
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.fromElements(Tuple2.of("hello",1), Tuple2.of("test",2), Tuple2.of("world",100));
// 定义用于分区的key值，返回即属于哪个partition的，该值加1就是对应的子任务的id号
Partitioner<Tuple2<String, Integer>> strPartitioner = new Partitioner<Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public int partition(Tuple2<String, Integer> key, int numPartitions) {
        return (key.f0.length() + key.f1) % numPartitions;
    }
};
// 使用Tuple2进行分区的key值
dataStream.partitionCustom(strPartitioner, new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        return value;
    }
}).print();

配置netty网络通信

• “taskmanager.network.netty.sendReceiveBufferSize”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp _ [rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。

• “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式，有“nio”和“epoll”两种方式。

解决数据倾斜

• 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

• 修改并行度。

• 调用rebalance操作，使数据分区均匀。

• 由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。

• 当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区满之后才会刷新，使其达到最大吞吐量；当设置“setBufferTimeout(0)”时，可以最小化延迟，数据一旦接收到就会刷新；当设置“setBufferTimeout”大于0时，缓冲区会在该时间之后超时，然后进行缓冲区的刷新。示例可以参考如下：env.setBufferTimeout(timeoutMillis); env.generateSequence(1,10).map(new MyMapper()).setBufferTimeout(timeoutMillis);

Checkpoint 调优

Flink 作业的问题定位

• 看反压 ：通常最后一个被压高的 subTask 的下游就是 job 的瓶颈之一。

• 看 Checkpoint 时长 ：Checkpoint 时长能在一定程度影响 job 的整体吞吐。

• 看核心指标 ：指标是对一个任务性能精准判断的依据，延迟指标和吞吐则是其中最为关键的指标。

• 资源的使用率：提高资源的利用率是最终的目的。

1. 在关注背压的时候大家往往忽略了数据的序列化和反序列化，过程所造成的性能问题。

2. 一些数据结构 ，比如 HashMap 和 HashSet 这种 key 需要经过 hash 计算的数据结构，在数据量大的时候使用 keyby 进行操作， 造成的性能影响是非常大的。

3. 数据倾斜 是我们的经典问题，后面再进行展开。

4. 如果我们的下游是 MySQL，HBase这种，我们都会进行一个批处理的操作，就是让数据存储到一个 buffer 里面，在达到某些条件的时候再进行发送，这样做的目的就是减少和外部5. 系统的交互，降低 网络开销 的成本。

5. 频繁GC ，无论是 CMS 也好，G1也好，在进行 GC 的时候，都会停止整个作业的运行，GC 时间较长还会导致 JobManager 和 TaskManager 没有办法准时发送心跳，此时 JobManager 就会认为此 TaskManager 失联，它就会另外开启一个新的 TaskManager

6. 窗口是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。比如我们知道，使用滑动窗口的时候数据的重叠问题，size = 5min 虽然不属于大窗口的范畴，可是 step = 1s 代表1秒就要进行一次数据的处理，这样就会造成数据的重叠很高，数据量很大的问题。