1.概念

doris并不擅长高频、小量数据的导入；

因为doris每一次数据导入都会在be节点上生成数据文件；如果高频导入小量数据，就会在存储层产生大量的小文件（必然会影响到后续的查询效率，也会对系统产生更多的compaction操作压力）

而flink是实时不断地往doris中插入数据，所以很容易出现上述问题；

怎么办？有两个办法：

1. 在flink中先做一些按时间开窗后的轻度聚合，降低写入的数据量（在先flink端处理，后续的数据量变少了）
2. 可以适当调大checkpoint间隔（10分钟），降低插入频率（原因是flink在做完checkpoint才往下游写数据）

方案1：开窗轻度聚合

1.例子

例子：
-- 分钟级聚合
CREATE TABLE doris_sink (window_start TIMESTAMP(3),total_count BIGINT,sum_value DECIMAL(16,2)
) WITH ('connector' = 'doris','table.identifier' = 'db.table','sink.batch.size' = '5000', 'sink.batch.interval' = '60s'
);INSERT INTO doris_sink
SELECTTUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' MINUTE) AS window_start,COUNT(*) AS total_count,SUM(value) AS sum_value
FROM source_table
GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' MINUTE);

优化效果​​（示例）：

时间窗口	原始数据量	聚合后数据量	写入压缩比
1秒	10000条/s	10000条/s	1:1
10秒	10000条/s	1000条/10s	10:1
1分钟	10000条/s	167条/min	60:1

 在flink端部分聚合，再写入doris，数据量变小了，效率自然提高

2.合适的使用场景：

场景特征	适用性	技术实现要点	收益
高并发写入（>1万条/秒）	✅	滚动窗口聚合 + 计数窗口降频	减少 90% 小文件，避免 -235 错误 1
亚秒级查询需求	✅	预计算指标 + 结果表写入	查询延迟从秒级降至毫秒级 3
多源数据关联	✅	窗口内多流 Join + 聚合	避免 Doris 复杂查询，节省 30% CPU 5
精确统计需求	❌	需写入原始明细数据	-

 （1）高并发写入场景

当上游数据源（如 Kafka）的写入并发量极高（例如每秒 10 万条以上）时，直接写入 Doris 可能导致以下问题：

1. ​​小文件过多​​：频繁写入会产生大量小文件，触发 Doris 的版本合并（Compaction）压力，可能引发错误。
2. ​​资源消耗大​​：高频写入导致 Doris BE 节点的 CPU 和 I/O 资源被 Compaction 任务占用，影响查询性能。

​​解决方案​​：
在 Flink 中通过 ​​滚动窗口（如 5 秒窗口）​​ 或 ​​计数窗口（如每 1000 条）​​ 对数据进行预聚合，将多条数据合并为一条统计结果后再写入 Doris。例如：

DataStream<Event> stream = ...;
stream.keyBy(Event::getKey).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) // 5秒滚动窗口.aggregate(new AvgAggregator()) // 聚合逻辑（如计算均值）.addSink(new DorisSink());对应到sql 直接开窗5s

此方式可将写入频率降低 10 倍以上，减少 Doris 的写入压力

（2）低延迟查询需求场景

当业务需要​​亚秒级查询响应​​（如实时大屏、风控决策）时，直接写入原始数据可能导致：

1. ​​查询性能下降​​：原始数据量大，Doris 需实时聚合计算，增加查询耗时；
2. ​​存储成本高​​：原始明细数据占用大量存储空间。

解决方案​​：
在 Flink 中按时间窗口（如 1 分钟）预计算关键指标（如 PV、UV、GMV），仅将聚合结果写入 Doris。例如：

• ​​原始数据​​：用户点击事件（每秒 10 万条） → ​​聚合后​​：每分钟 PV 统计值（每秒 1 条）。
  此方式可提升 Doris 查询效率，同时节省存储资源

（3）数据预处理与清洗场景

当原始数据存在以下特征时，适合在 Flink 端聚合：

1. ​​冗余数据多​​：如重复日志、无效埋点；
2. ​​关联计算需求​​：需跨数据源关联（如用户行为数据与订单数据）。

​​解决方案​​：
通过 Flink 窗口函数实现：

• ​​去重​​：使用 WindowFunction 过滤重复数据；
• ​​关联计算​​：在窗口内完成多流 Join，输出关联结果。
  例如，在 10 秒窗口内关联用户点击与加购行为，输出转化率指标，避免 Doris 中复杂的多表关联查询

（4）资源受限场景

当 Doris 集群资源（CPU、内存、磁盘）有限时，可通过以下方式优化：

1. ​​降低写入量​​：聚合后数据量减少 50%~90%，降低 Doris 存储和 Compaction 压力；
2. ​​延长 Compaction 周期​​：通过减少小文件数量，允许 Doris 合并任务更高效调度。

​​参数调优建议​​：

• Flink Checkpoint 间隔：从 5 秒调整为 30 秒~1 分钟，减少事务提交频率；
• Doris Compaction 参数：调低 cumulative_size_based_promotion_min_size_mbytes（默认 64MB → 8MB），加速小文件合并；

方案2：调大 Checkpoint 间隔

生产环境测试数据​​：

Checkpoint间隔	吞吐量(events/s)	写入延迟(ms)	CPU利用率
1分钟	12,000	50-100	75%
5分钟	28,000	30-80	65%
10分钟	35,000	20-60	58%

考一个对checkpoint的理解：flink是在做完checkpoint才往下游写数据？，比如说checkpoint的时间是1分钟，岂不是延迟就是一分钟？

结论：​​数据处理和状态快照是解耦的​​。调整 Checkpoint 间隔只会影响故障恢复时可能丢失的数据量（Recovery Time Objective），​​不会增加数据处理的固有延迟​；​

具体例子（以第 N 分钟为例）：

1. ​​0:00.000​​

   • 用户A点击商品X → Kafka 生产事件
   • Flink 立即消费并处理，PV计数器+1 → 实时写入 Doris

2. ​​0:00.500​​

   • CheckpointCoordinator 触发新一轮 Checkpoint
   • Source 算子注入 Barrier 到数据流（特殊标记，不影响正常数据处理）

3. ​​0:00.501-0:02.000​​

   • Barrier 随数据流向下游传播
   • PV统计算子 ​​边处理新事件​​ 边接收 Barrier：
   • Doris 持续收到 PV=100 → 101 → 102... 的写入请求

4. ​​0:03.000​​

   • 所有算子完成状态快照（耗时约2秒）
   • 快照存储到 HDFS（异步执行，不阻塞主线程）

5. ​​0:06.000​​

   • Checkpoint 确认完成，JM 记录元数据；

正常情况：

• 用户点击后 ​​500ms​​ 内即可在 Doris 查询到最新 PV（实际延迟仅网络+计算耗时）
• Checkpoint 过程持续 ​​6秒​​，但期间 Doris 收到 ​​60次​​ 数据写入（每秒10次）；

故障要恢复情况：

假设在 ​​0:50​​ 发生故障：

• 从最近 Checkpoint（0:00 开始，0:06 完成）恢复
• 状态回滚到 PV=100（Checkpoint 时的快照值）
• ​​但 Doris 实际已写入 PV=150​​
• Flink 通过事务机制保证最终 PV=150 + 恢复后新数据 的精确一次语义

这时候聪明的你又发现：

Doris 实际已写入 PV=150​​，相当于以及写入到下游的doris，是怎么让数据回滚的？？？

原因：Flink 在故障恢复时保证 Doris 已写入的 PV=150 数据不会导致重复计算，核心是通过​​两阶段提交（2PC）机制​​与​​事务性写入​​实现的，所以可以回滚数据

Checkpoint 与事务的阶段性控制​：

Flink 的 Checkpoint 过程与 Sink 的事务提交严格绑定，整个过程分为 ​​预提交（pre-commit）​​ 和 ​​正式提交（commit）​​ 两个阶段

1. ​​预提交阶段​​（Checkpoint 进行中）

   • Flink Sink 将计算结果（如 PV=100→150 的增量）写入 Doris 的​​临时存储位置​​（如临时表或事务日志），但​​未对外可见​​。
   • 此时 Doris 的 PV=150 ​​仅处于预提交状态​​，未实际生效。

2. ​​正式提交阶段​​（Checkpoint 确认完成）

   • 当 JobManager 收到所有算子的 Checkpoint 完成确认后，才会通知 Sink ​​提交事务​​。
   • Doris 将临时数据​​原子性替换为正式数据​​（如重命名临时文件或更新可见标志）

故障恢复时的回滚逻辑​​

假设故障发生在 ​​0:50​​（Checkpoint 未完成）：

1. ​​未完成的 Checkpoint 事务回滚​​

   • Flink 从最近成功的 Checkpoint（PV=100）恢复状态。
   • 同时，Doris 中处于预提交状态的 PV=150 ​​会被自动清理​​（如删除临时表或撤销事务日志）。

2. ​​数据重放与幂等性保障​​

   • Flink 会从 Source 端（如 Kafka）​​重放 Checkpoint 后的数据​​（0:06→0:50 的数据）。
   • Doris Sink 在写入时通过​​事务 ID 或唯一键​​实现幂等性，确保相同数据多次写入不会重复累加；

疑问：针对数据回滚的场景，doris能查询到 PV=150的数据吗

Doris 默认的隔离级别保证查询只能看到已提交的数据，所以查看不到PV=150的数据

其他调优手段：

1、开启 MiniBatch 聚合

table.exec.mini-batch.enabled = true
table.exec.mini-batch.size = 5000

2、配置 Doris 批量写入

sink.batch.size = 5000
sink.max-retries = 5 --最大可重试5次

3、异步 Compaction 调优

ALTER TABLE doris_table SET ("compaction_policy" = "time_series");