0


Flink难点和高频考点:Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法

反压定义

在探讨Flink的性能优化时,我们首先需要理解反压这一关键概念。 反压 是指在Flink数据流处理中,当上游算子的生产速率超过下游算子的消费能力时,导致数据积累的一种现象。这种情况通常发生在数据处理管道中的瓶颈处,可能是由于计算资源不足、网络延迟或其他性能限制因素引起的。

为了应对反压,Flink采用了信用为基础(Credit-based)的反压机制,在1.5版本后引入,该机制通过ResultPartition和InputGate之间传递反馈信息来动态调节数据传输速率,从而有效控制反压的传播。这种机制类似于TCP协议中的窗口机制,能够更好地适应不同场景下的数据处理需求,提高系统的整体吞吐量和稳定性。

反压影响

在探讨Flink作业的性能优化时,反压是一个不容忽视的重要因素。它不仅会导致 作业延迟增加 ,还会显著 降低整体处理速度 。特别是在处理大规模状态作业时,反压可能导致 算子频繁访问磁盘存储的状态数据 ,进一步加剧性能瓶颈。

此外,长期存在的反压问题还可能引发 资源耗尽


本文转载自: https://blog.csdn.net/linweidong/article/details/143196783
版权归原作者 大模型大数据攻城狮 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“Flink难点和高频考点:Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法”的评论:

还没有评论