实时计算 Flink性能调优

自动配置调优

实时计算 Flink新增自动调优功能autoconf。能够在流作业以及上下游性能达到稳定的前提下,根据您作业的历史运行状况,重新分配各算子资源和并发数,达到优化作业的目的。更多详细说明请您参阅自动配置调优。

首次智能调优

  1. 创建一个作业。如何创建作业请参看快速入门。
  2. 上线作业。选择智能推荐配置,指定使用CU数为系统默认,不填即可。点击下一步。

  3. 数据检查,预估消耗CU数。

  4. 在运维界面启动作业,根据实际业务需要指定读取数据时间。

    说明:实时计算作业启动时候需要您指定启动时间。实际上就是从源头数据存储的指定时间点开始读取数据。指定读取数据时间需要在作业启动之前。例如,设置启动时间为1小时之前。

  5. 待作业稳定运行10分钟后,且以下状态符合要求,即可开始下一次性能调优。

    • 运行信息拓扑图中IN_Q不为100%。
    • 数据输入RPS符合预期。

非首次性能调优

  1. 停止>下线作业。

  2. 重新上线作业。选择智能推荐配置,指定使用CU数为系统默认,不填即可。点击下一步。

  3. 数据检查,再次预估消耗CU数。

  4. 在运维界面启动作业,待作业稳定运行十分钟后,即可再一次性能调优。

说明:

  • 自动配置调优一般需要3到5次才能达到理想的调优效果。请完成首次性能调优后,重复非首次性能调优过程多次。
  • 每次调优前,请确保足够的作业运行时长,建议10分钟以上。
  • 指定CU数(参考值) = 实际消耗CU数*目标RPS/当前RPS。
    • 实际消耗CU数:上一次作业运行时实际消耗CU
    • 目标RPS:输入流数据的实际RPS(或QPS)
    • 当前RPS:上一次作业运行时实际的输入RPS

手动配置调优

手动配置调优可以分以下三个类型。

  • 资源调优
  • 作业参数调优
  • 上下游参数调优

资源调优

资源调优即是对作业中的Operator的并发数(parallelism)、CPU(core)、堆内存(heap_memory)等参数进行调优。

分析定位资源调优节点

定位性能瓶颈节点

性能瓶颈节点为Vertex拓扑图最下游中参数IN_Q值为100%的一个或者多个节点。如下图,7号节点为性能瓶颈节点。

分析性能瓶颈因素

性能瓶颈的可分为三类。

  • 并发(parallelism)不足
  • CPU(core)不足
  • MEM(heap_memory)不足

如下图,7号节点的性能瓶颈是资源(CPU和/或MEM)配置不足所导致。

说明:判断性能瓶颈因素方法

  • 瓶颈节点的资源健康分为100,则认为资源已经合理分配,性能瓶颈是并发数不足所导致。
  • 瓶颈节点的资源健康分低于100,则认为性能瓶颈是单个并发的资源(CPU和/或MEM)配置不足所导致。
  • 无持续反压,但资源健康分低于100,仅表明单个并发的资源使用率较高,但暂不影响作业性能,可暂不做调优。

通过作业运维页面中Metrics Graph功能,进一步判断性能瓶颈是CPU不足还是MEM不足。步骤如下。

  1. 运维界面中,点击TaskExecutor,找到性能瓶颈节点ID,点击查看详情。

  2. 选择Metrics Graph,根据曲线图判断CPU或者MEM是否配置不足(很多情况下两者同时不足)。

调整资源配置

完成了性能瓶颈因素判断后,点击开发>基本属性>跳转到新窗口配置,开始调整资源配置。

批量修改Operator

  1. 点击GROUP框,进入批量修改Operator数据窗口。

    说明:

    1. GROUP内所有的operator具有相同的并发数。
    2. GROUP的core为所有operator的最大值。
    3. GROUP的_memory为所有operator之和。
    4. 建议单个Job维度的CPU:MEM=1:4,即1个核对应4G内存。
  2. 配置修改完成后点击应用当前配置并关闭窗口。

单个修改Operator

  1. 点击Operator框,进入修改Operator数据窗口。

  2. 配置修改完成后点击应用当前配置并关闭窗口。

参数调整说明

您只需调整parallelism、core和heap_memory三个参数,即能满足大部分的资源调优需求。

  • Parallelism
    • source节点
      资源根据上游Partition数来。例如source的个数是16,那么source的并发可以配置为16、8、4等。不能超过16。
    • 中间节点
      根据预估的QPS计算。对于数据量较小的任务,设置和source相同的并发度。QPS高的任务,可以配置更大的并发数,例如64、128、或者256。
    • sink节点
      并发度和下游存储的Partition数相关,一般是下游Partition个数的2~3倍。如果配置太大会导致数据写入超时或失败。例如,下游sink的个数是16,那么sink的并发最大可以配置48。
  • Core
    即CPU,根据实际CPU使用比例配置,建议配置值为0.25,可大于1。
  • Heap_memory
    堆内存。根据实际内存使用状况进行配置。
  • 其他参数
    • state_size:默认为0,group by、join、over、window等operator需设置为1。
    • direct_memory:JVM堆外内存,默认值为0, 建议不要修改。
    • native_memory:JVM堆外内存,默认值为0,建议修改为10MB。
    • chainingStrategy:chain策略,根据实际需要修改。

作业参数调优

  1. 在开发页面的右侧选择作业参数。

  2. 输入调优语句。

优化解决问题调优语句
MiniBatch提升吞吐,降低对下游压力仅对Group by有效。blink.miniBatch.allowLatencyMs=5000
blink.miniBatch.size=1000
LocalGlobal优化数据倾斜问题blink.localAgg.enable=true
TTL设置State状态时间1.x:state.backend.rocksdb.ttl.ms=129600000
2.x:state.backend.niagara.ttl.ms=129600000
其中,1.x 表示需显式开启,2.x 表示默认开启。

注意:添加或删除MiniBatch或LocalGlobal参数,job状态会丢失,修改值大小状态不会丢失。

上下游参数调优

实时计算 Flink可以在with参数内设置相应的参数,达到调优上下游存储性能的目的。

调优步骤:

  1. 进入作业的开发界面。
  2. 确定需要调优的上下游引用表的语句。
  3. 在with参数中配置相应的调优参数。如下图。

batchsize参数调优

实时计算 Flink的每条数据均会触发上下游存储的读写,会对上下游存储形成性能压力。可以通过设置batchsize,批量的读写上下游存储数据来降低对上下游存储的压力。

名字参数详情设置参数值
Datahub源表batchReadSize单次读取条数可选,默认为10
Datahub结果表batchSize单次写入条数可选,默认为300
日志服务源表batchGetSize单次读取logGroup条数可选,默认为10
ADB结果表batchSize每次写入的批次大小可选,默认为1000
RDS结果表batchSize每次写入的批次大小可选,默认为50

注意: 添加、修改或者删除以上参数后,作业必须停止-启动后,调优才能生效。

cache参数调优

名字参数详情设置参数值
RDS维表Cache缓存策略默认值为None,可选LRUALL
RDS维表cacheSize缓存大小默认值为None,可选LRUALL
RDS维表cacheTTLMs缓存超时时间默认值为None,可选LRUALL
OTS维表Cache缓存策略默认值为None, 可选LRU,不支持ALL
OTS维表cacheSize缓存大小默认值为None, 可选LRU,不支持ALL
OTS维表cacheTTLMs缓存超时时间默认值为None, 可选LRU,不支持ALL

注意: 添加、修改或者删除以上参数后,作业必须停止-启动后,调优才能生效。

手动配置调优流程

  1. 资源调优、作业参数调优、上下游参数调优
  2. 开发上线作业
  3. 资源配置方式:使用上次资源配置
  4. 数据检查
  5. 上线

说明:完成资源、作业参数、上下游参数调优后,手动配置调优后续的步骤与自动配置调优基本一致。区别在于资源配置环节需要选择使用上次资源配置。

FAQ

Q:性能调优后作业为什么运行不起来?

A:可能性1:首次自动配置时指定了CU数,但指定的CU数太小(比如小于自动配置默认算法的建议值,多见于作业比较复杂的情况),建议首次自动配置时不指定CU数。
可能性2:默认算法建议的CU数或指定的CU数超过了项目当前可用的CU数,建议扩容。

Q:Vertex拓扑中看不到持续反压,但延迟却非常大,为什么?

A:可能性1:若延时直线上升,需考虑是否上游source中部分partition中没有新的数据,因为目前delay统计的是所有partition的延时最大值。
可能性2:Vertex拓扑中看不到持续反压,那么性能瓶颈点可能出现在source节点。因为source节点没有输入缓存队列,即使有性能问题,IN_Q也永远为0(同样,sink节点的OUT_Q也永远为0)。
解决方案:通过手动配置调优,将source节点(GROUP)中的operator中chainingStrategy修改为HEAD,将其从GROUP中拆解出来。然后上线运行后再看具体是哪个节点是性能瓶颈节点,若依然看不到性能瓶颈节点,则可能是因为上游source吞吐不够,需考虑增加source的batchsize或增加上游source的shard数。

Q:如何判断持续反压,反压时如何判断性能瓶颈点?

A:Vertex拓扑中某些节点的IN_Q持续为100%则存在持续反压情况,最后一个(或多个)IN_Q为100%的节点为性能瓶颈点。如下示例:

上图存在反压,瓶颈在6号节点。


上图存在反压,瓶颈在2号节点。


上图存在反压,瓶颈在8号节点。


上图可能存在节点,瓶颈在0号节点。

Q: 如何判断数据倾斜?

A:(1)表象上看,某些节点不论增加多大的并发仍存在性能瓶颈,则可能存在数据倾斜。
(2)在Vertex拓扑中点击疑似存在数据倾斜的节点(一般为性能瓶颈节点),进入SubTask List界面,重点观察RecvCnt和InQueue,若各ID对应的RecvCnt值差异较大(一般超过1个数量级)则认为存在数据倾斜,若个别ID的InQueue长期为100%,则认为可能存在数据倾斜。
解决方案:请您参看GROUP BY 数据出现热点、数据倾斜。

Q: 上线时指定15CU,但是上线后实际消耗仅为10CU,什么原因?

A:这种问题一般发生在Vertex只有一个节点的情况,此时由于source上游的物理表的shard数为1,Flink要求source的并发不能超过上游shard数,导致无法增加并发,因此亦无法增加到指定的CU数。
解决方案:

  1. 增加上游物理表的shard数。
  2. 将ID0的节点中的operator拆开,将source节点(GROUP)中的operator chainingStrategy修改为HEAD,将其从GROUP中拆解出来,然后手动配置调优。

Q: 上线时出现如左上图的告警,或出现诸如“Cannot set chaining strategy on Union Transformation”错误,如何处理?

A:这是由于作业的SQL有改动,导致DAG改变。
解决方案:通过重新获取配置解决,开发-基本属性-跳转到新窗口配置-重新获取配置信息。

 

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