当前位置: 首页 > news >正文

Flink的反压机制:底层原理、产生原因、排查思路与解决方案

        反压(Backpressure)是流处理框架(如 Apache Flink)中非常重要的概念。反压的产生和有效处理,直接影响整个流处理作业的稳定性和性能。本文将从 Flink 的底层原理、反压产生的原因、如何排查反压问题,以及如何解决反压问题等方面进行详细讨论。


1. Flink反压的底层原理

1.1 Flink中的数据流模型

        在 Flink 中,数据流由多个算子(operators)组成,每个算子之间通过网络连接,并通过网络缓冲区进行数据的传输。数据以流的形式通过这些算子链条(operator chain)处理。

  • 数据传输机制:数据从上游算子通过缓冲区传递到下游算子,缓冲区是数据流动的关键组件。
  • 网络缓冲区:每个算子都有一个网络缓冲区池,缓冲区用于存储待发送或待处理的数据块。

        Flink 中的数据处理是基于异步的,每个算子在自己的 Task 中独立运行,数据通过缓冲区异步传输。反压机制的主要目的是确保系统不会因为数据传输过快而导致内存溢出或其他资源耗尽。

1.2 信用机制与流量控制

        Flink 使用了一种基于信用的流量控制机制。在这种机制下:

  • 下游算子会发送一个 "信用" 值,表示它可以接受的数据量(即可用的缓冲区数量)。
  • 上游算子根据这个信用值决定发送多少数据。

        如果下游算子的处理速度低于上游算子的发送速度,信用值耗尽时,上游算子将停止发送数据,直至下游有更多缓冲区释放。

// NettyCreditBasedPartitionRequestClientHandler.java
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {if (msg instanceof BufferResponse) {// 处理 Buffer 的接收并更新信用值handleBufferResponse((BufferResponse) msg);}
}

        上面的代码展示了 Flink 中处理缓冲区数据接收的逻辑。当下游接收数据时,会更新当前任务的信用状态,进而决定上游是否可以继续发送数据。


2. 反压的可能产生原因

        反压的产生通常是因为数据流中的某些算子处理数据的速度低于其上游算子的输出速度,导致下游的缓冲区耗尽,引发反压。常见的反压产生原因有以下几类:

2.1 算子处理性能瓶颈

        某些算子(尤其是涉及 I/O 操作的算子,如 sink 或某些复杂的 transformation 算子)处理速度可能远低于其他算子,造成性能瓶颈。这会导致上游的数据堆积,最终引发反压。

2.2 外部系统吞吐量限制

        Flink 作业中往往与外部系统交互(如 Kafka、数据库、文件系统等)。如果外部系统的吞吐量较低,则会影响 Flink Sink 算子的处理速度,导致反压。例如,Sink 向数据库插入数据时,数据库可能会因为写入速度过慢而成为瓶颈。

2.3 数据分布不均(数据倾斜)

        在 keyBy 操作后,不同的并行子任务(subtask)可能收到的数据量不均衡,某些子任务的数据量远远多于其他任务,这会导致这些任务的处理速度显著下降,进而引发反压。

2.4 网络带宽不足

        在分布式集群中,网络带宽的不足也是反压的潜在原因之一。如果数据传输速度受限于网络带宽,Flink 上游任务的数据将堆积在缓冲区,进而产生反压。

2.5 资源不充分

        如果 TaskManager(Flink 工作节点)上的 CPU、内存资源不足,或者垃圾回收频繁,也可能导致算子处理速度下降,进而引发反压。


3. 反压的排查思路

        当怀疑 Flink 作业中存在反压时,可以通过以下步骤进行排查。

3.1 使用 Flink Web UI 监控反压

        Flink 提供了丰富的监控工具,尤其是 Web UI,能够直观展示反压情况。你可以在 Web UI 中查看各个算子的延迟、吞吐量、缓冲区使用率等信息:

  • Backpressure:Flink Web UI 提供了每个算子的反压级别信息(High, Low, None)。可以根据这个信息找到处理速度慢的算子。
  • Task Metrics:可以查看各个任务的 CPU、内存使用情况以及数据处理延迟,来判断是否是资源不足或处理速度过慢导致反压。
// JobDetailsHandler.java
public void handleRequest(JobID jobId, Request req, Response resp) {// 处理对 Job 状态的请求,包括反压情况JobDetailsInfo jobDetails = jobManager.getJobDetails(jobId);sendJobDetails(resp, jobDetails);
}

该代码片段展示了 Flink Web UI 中获取作业状态的请求处理逻辑。

3.2 检查资源使用情况

        通过 Flink Web UI 或直接 SSH 到 TaskManager 节点,使用操作系统工具(如 htopiostat)查看每个 TaskManager 的资源使用情况,尤其是 CPU 和内存使用是否达到瓶颈。

3.3 分析 Kafka 或外部系统的性能

        如果作业中使用了 Kafka、数据库等外部系统,应检查这些系统的吞吐量、延迟等指标,确认它们的性能是否导致了反压。例如,Kafka 的消费速度是否跟得上生产速度,数据库写入速度是否低于期望。

3.4 检查数据分布是否均衡

        可以通过 Flink 的 Task Metrics 查看每个并行子任务的处理数据量、吞吐量等,确认是否有数据倾斜问题。如果某些任务处理的数据量远多于其他任务,说明可能存在数据倾斜,导致反压。


4. 解决反压的方案

        当发现反压时,可以通过以下几种方式缓解反压问题。

4.1 增加并行度

        最直接的方式是增加作业的并行度。增加并行度后,数据处理任务会被分配到更多的 TaskManager 实例中,减轻单个任务的负担,从而提高整个系统的处理能力。

// 增加并行度示例
DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer(...)).setParallelism(8); // 设置并行度为 8

4.2 优化算子的逻辑

如果某个算子的处理逻辑复杂,可以考虑优化处理逻辑。例如:

  • 减少 I/O 操作或延迟较大的操作。
  • 在 keyBy 操作后增加 rebalance 或 rescale 来重新分配数据。

对于复杂的转换操作(如窗口聚合、join 等),可以考虑优化算法或减少状态存储。

4.3 优化网络传输

如果是网络带宽不足导致反压,可以通过以下方式优化网络传输:

  • 增大网络缓冲区大小:通过增大 taskmanager.network.memory.fraction 配置项来增加网络缓冲区大小,从而提高数据的传输效率。
# flink-conf.yaml 中配置
taskmanager.network.memory.fraction: 0.2 # 设置网络内存占 TaskManager 总内存的 20%
  • 启用批量传输:Flink 支持将多个小的数据块批量传输,从而减少网络传输的开销,提升网络传输效率。
4.4 处理数据倾斜

如果数据倾斜导致反压,可以通过以下方式缓解:

  • 调整分区策略:通过自定义分区器或引入随机分区来打破数据倾斜。
// 自定义分区器示例
DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = stream.keyBy(value -> value.f0, new CustomPartitioner());
  • 预聚合:在处理大数据量的聚合任务时,可以先对部分数据进行预聚合,减少下游任务的负担。
4.5 调整外部系统

如果反压是由于外部系统(如 Kafka、数据库)导致的,可以考虑对外部系统进行优化。例如:

  • 增加 Kafka 消费者的并行度,以提高消费速率。
  • 优化数据库写入操作,增加批量写入或异步写入。
4.6 增加资源

        如果 TaskManager 上的资源(CPU、内存等)不足,导致算子处理速度下降,可以通过以下方式解决:

  • 增加 TaskManager 实例:通过增加 TaskManager 的数量或规模来提升系统整体的处理能力。
  • 调大 TaskManager 的内存:通过 taskmanager.memory.process.size 增加 TaskManager 的内存。
# flink-conf.yaml 中配置
taskmanager.memory.process.size: 4096m # 设置 TaskManager 使用的内存为 4GB

5. 总结

        反压是 Flink 中常见的问题,它反映了系统的处理能力与负载不匹配的情况。通过分析 Flink 的底层网络缓冲区机制和信用机制,可以理解反压的核心原理。反压产生的原因多种多样,包括算子处理性能瓶颈、数据分布不均、外部系统性能限制、网络带宽不足等。

        在解决反压时,应该首先通过 Flink 的监控工具排查具体原因,然后根据实际情况采取针对性的解决方案,如增加并行度、优化算子逻辑、调整分区策略、优化外部系统等。通过合理的反压处理,可以显著提高 Flink 作业的稳定性和处理效率。

相关文章:

Flink的反压机制:底层原理、产生原因、排查思路与解决方案

反压&#xff08;Backpressure&#xff09;是流处理框架&#xff08;如 Apache Flink&#xff09;中非常重要的概念。反压的产生和有效处理&#xff0c;直接影响整个流处理作业的稳定性和性能。本文将从 Flink 的底层原理、反压产生的原因、如何排查反压问题&#xff0c;以及如…...

Unity DOTS系列之Aspect核心机制分析

最近DOTS发布了正式的版本, 我们来分享一下DOTS里面Aspect机制&#xff0c;方便大家上手学习掌握Unity DOTS开发。 Aspect 机制概述 当我们使用ECS开发的时候&#xff0c;编写某个功能可能需要某个entity的一些组件&#xff0c;如果我们一个个组件的查询出来&#xff0c;可能…...

webpack 的打包target讲解 node环境打包下的文件存储造成不易察觉的坑点

背景 electron 主渲进程的打包&#xff0c;以及 preload 的打包&#xff0c;还有注入脚本的打包&#xff0c;这些东西 webpack 本身是自带的&#xff0c;这里主要讲一下 target: node 模式 代码 https://gitee.com/sen2020/webpack-demo/tree/feature%2Fnode-code-package/ n…...

JVM面试问题集

什么是运行时数据区? 什么是JVM? 了解过字节码文件的组成吗? 说一下运行时数据区 哪些区域会出现内存溢出&#xff0c;会有什么现象? JM在JDK6-8之间在内存区域上有什么不同 类的生命周期 常见的类加载器 什么是双亲委派机制 说明各个类加载器之间的关系 解释双亲委派机制 …...

Go weak包前瞻:弱指针为内存管理带来新选择

在介绍Go 1.23引入的unique包的《Go unique包&#xff1a;突破字符串局限的通用值Interning技术实现》一文中&#xff0c;我们知道了unique包底层是基于internal/weak包实现的&#xff0c;internal/weak是一个弱指针功能的Go实现。所谓弱指针(Weak Pointer&#xff0c;也称为弱…...

ZStack AIOS平台智塔入选2024世界计算大会专题展优秀成果

9月24日至25日&#xff0c;由湖南省人民政府主办&#xff0c;湖南省工业和信息化厅、长沙市人民政府、中国电子信息产业发展研究院承办的2024世界计算大会在湖南长沙举办。云轴科技ZStack AIOS平台智塔凭借在智算领域的卓越表现&#xff0c;入选2024世界计算大会专题展优秀成果…...

总结 自行解决问题经验

一、总结在使用Linux时遇到的各种坑 yum 源要替换为国内源wget 需要用yum先行下载在make的时候需要预先安装各种库端口无法访问时要记得去防火墙开启端口访问权限安装完各种程序的时候记得创建环境变量或者软链接… 二、遇到故障如何正确高效的去解决 在使用yum下载wget的时…...

软件设计模式——工厂模式

软件设计模式——工厂模式 文章目录 软件设计模式——工厂模式一、设计模式的认知1.1 什么是软件设计模式&#xff1a;1.2 为什么要学习设计模式&#xff1a;1.3 设计模式的分类&#xff1a; 二、工厂模式2.1 工厂模式实例&#xff1a; 一、设计模式的认知 1.1 什么是软件设计…...

Apache Druid命令执行(CVE-2021-25646)

漏洞详情&#xff1a; Apache Druid 是用Java编写的面向列的开源分布式数据存储系统&#xff0c;旨在快速获取大量事件数据&#xff0c;并在数据之上提供低延迟查询。 Apache Druid含有能够执行嵌入在各种类型请求中由用户提供的JavaScript代码功能。此功能适用于高度信任环境…...

新的 MathWorks 硬件支持包支持从 MATLAB 和 Simulink 模型到高通 Hexagon 神经处理单元架构的自动化代码生成

MathWorks 今天宣布&#xff0c;推出针对 Qualcomm Hexagon™ 神经处理单元&#xff08;NPU&#xff09;的硬件支持包。该处理单元嵌入在 Snapdragon 系列处理器中。MathWorks 硬件支持包&#xff0c;则专门针对 Qualcomm Technologies 的 Hexagon NPU 架构进行优化&#xff0c…...

gorm.io/sharding:改造,当查询条件中不包含分表键时,从自定义方法中获取对应的表进行查询

项目背景 这篇文章是一种特殊的情形——当查询条件中不包含分表键时&#xff0c;从自定义方法中获取对应的表进行查询。实际项目中并不建议这种用法。 当然&#xff0c;这里只是提供一种思路。这篇文章也是这个系列中的第三篇文章。前两篇文章《基于gorm.io/sharding分表中间…...

【CSS】变量的声明与使用

原生变量root 伪类 原生变量 CSS中我们可以统一设置变量方便页面维护。变量声明的时候&#xff0c;自定义样式变量名之前加上两根连词线 " – " 即可&#xff0c;使用 var() 来引用。声明的变量是有作用域的 ( 比如是在html中声明的变量&#xff0c;那么该变量在html…...

【数学分析笔记】第3章第4节闭区间上的连续函数(1)

3. 函数极限与连续函数 3.4 闭区间上的连续函数 3.4.1 有界性定理 【定理3.4.1】 f ( x ) f(x) f(x)在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续&#xff0c;则 f ( x ) f(x) f(x)在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上有界。 【证】用反证法&#xff0c;假设 f ( x ) f(x) f(x)在 [ …...

Mybatis中sql数组为空判断

一、Mybatis xml中的sql通过if语句判定是否为空 <if test"arrays ! null"> </if>上述示例只能判断arrays数组不为null&#xff0c;那如果是个空数组呢 二、Mybatis xml中的sql通过if语句判定数组非空数组 <if test"arrays ! null and arrays.l…...

12.第二阶段x86游戏实战2-CE找基地址

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 本次游戏没法给 内容参考于&#xff1a;微尘网络安全 本人写的内容纯属胡编乱造&#xff0c;全都是合成造假&#xff0c;仅仅只是为了娱乐&#xff0c;请不要…...

笔记整理—内核!启动!—linux应用编程、网络编程部分(3)文件共享与标准IO

文件共享是指同一个文件被多个独立的读写进行操作。同一个文件为同一个inode&#xff0c;同一个pathname也就是同一个静态文件。同时进行操作&#xff0c;打开一个文件未关闭又被另一个操作打开。文件共享的方式可以实现高效的大文件读写。 文件共享的三种方式&#xff1a;①同…...

plt常用函数介绍一

目录 前言plt.figure()plt.subplot()plt.subplots()plt.xticks()plt.xlim() 前言 Matplotlib是Python中的一个库&#xff0c;它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口。在Pyplot中可以使用各种图&#xff0c;例如线图&#xff0c;轮廓图&#…...

基于ExtendSim的 电子制造 仿真模型

说明&#xff1a; 此模型表示电路板制造设施。该过程有4个步骤&#xff1a; *焊料制备 *组件放置 *烤箱 *检查 详情&#xff1a; *烤箱的容量为10张卡&#xff0c;但如果烤箱循环开始时仅能处理5张卡&#xff0c;则最多只能处理5张。 *如果检查员发现问题&#xff0c;他们将修理…...

BGP 路由反射器

转载&#xff1a;BGP 路由反射器 / 实验介绍: / 原理概述 缺省情况下&#xff0c;路由器从它的一个 IBGP 对等体那里接收到的路由条目不会被该路由器再传递给其他IBGP对等体&#xff0c;这个原则称为BGP水平分割 原则&#xff0c;该原则的根本作用是防止 AS 内部的 BGP 路由…...

CSRF高级防御绕过

1&#xff09;回顾low级别做过csrf页面的密码重置&#xff0c;重复之前的操作&#xff0c;我们发现级别调整中级之后&#xff0c;报错如下 2&#xff09;检查源码 进入dvwa源码&#xff0c;查找到checktoken&#xff1a; 3&#xff09;在dvwa-csrf页面上&#xff0c;抓包 http…...

HTML 语义化

目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案&#xff1a; 语义化标签&#xff1a; <header>&#xff1a;页头<nav>&#xff1a;导航<main>&#xff1a;主要内容<article>&#x…...

linux之kylin系统nginx的安装

一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源&#xff08;HTML/CSS/图片等&#xff09;&#xff0c;响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址&#xff0c;提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...

【Oracle APEX开发小技巧12】

有如下需求&#xff1a; 有一个问题反馈页面&#xff0c;要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据&#xff0c;方便管理员及时处理反馈。 我的方法&#xff1a;直接将逻辑写在SQL中&#xff0c;这样可以直接在页面展示 完整代码&#xff1a; SELECTSF.FE…...

Appium+python自动化(十六)- ADB命令

简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具&#xff0c;该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具&#xff0c;其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利&#xff0c;如安装和调试…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

1688商品列表API与其他数据源的对接思路

将1688商品列表API与其他数据源对接时&#xff0c;需结合业务场景设计数据流转链路&#xff0c;重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点&#xff1a; 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景&#xff1a;将1688商品信息…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错

出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上&#xff0c;所以报错&#xff0c;到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本&#xff0c;cu、torch、cp 的版本一定要对…...