Flink Metrics 简介

Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。
Flink 一共提供了四种监控指标：分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。
Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。
使用 PrometheusPushGatewayReporter 方式 通过 prometheus + pushgateway + grafana 组件搭建 Flink On Yarn 可视化监控。
当 用户 使用 Flink 通过 session 模式向 yarn 集群提交一个 job 后，Flink 会通过 PrometheusPushGatewayReporter 将 metrics push 到 pushgateway 的 9091 端口上，然后使用外部系统 prometheus 从 pushgateway 进行 pull 操作，将指标采集过来，通过 Grafana可视化工具展示出来。
2.1 配置 Reporter

链接：https://pan.baidu.com/s/1Bk0-3zLCK8Tn65QkIwVncw
提取码：qfob

2.1.1 导包

将 flink-metrics-prometheus_2.11-1.13.2.jar 包导入 flink-1.13.2/bin 目录下

2.1.2 配置 Reporter

选取 PrometheusPushGatewayReporter 方式，通过在官网查询 Flink 1.13.2 Metrics 的配置后，在 flink-conf.yaml 设置，配置如下：

latency.metrics.interval: 60

metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter

metrics.reporter.promgateway.host: IP地址A
metrics.reporter.promgateway.port: 9091
metrics.reporter.promgateway.jobName: flink-metrics-ppg
metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true
metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false
#metrics.reporter.promgateway.groupingKey: k1=v1;k2=v2
#metrics.reporter.promgateway.interval: 60 SECONDS

2.2 部署 pushgateway

Pushgateway 是一个独立的服务，Pushgateway 位于应用程序发送指标和 Prometheus 服务器之间。

Pushgateway 接收指标，然后将其作为目标被 Prometheus 服务器拉取。可以将其看作代理服务，或者与 blackbox exporter 的行为相反，它接收度量，而不是探测它们。

2.2.1 解压 pushgateway

2.2.2. 启动 pushgateway

进入到 pushgateway-1.4.1 目录下

./pushgateway &

查看是否在后台启动成功

ps aux|grep pushgateway

2.2.3. 登录 pushgateway webui

2.3 部署 prometheus.2.3. 登录 pushgateway webui

Prometheus（普罗米修斯）是一个最初在 SoundCloud 上构建的监控系统。

2.3.1 解压prometheus-2.30.0

2.3.2 编写配置文件

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['IP地址A:9090']
        labels:
          instance: 'prometheus'
  - job_name: 'linux'
    static_configs:
      - targets: ['IP地址A:9100']
        labels:
          instance: 'localhost'
  - job_name: 'pushgateway'
    static_configs:
      - targets: ['IP地址A:9091']
        labels:
          instance: 'pushgateway'

2.3.3 启动prometheus

./prometheus --config.file=prometheus.yml &

启动完后，可以通过 ps 查看一下端口

ps aux|grep prometheus

2.3.4 登录prometheus webui

2.4 部署 grafana

Grafana 是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示

2.4.1 解压grafana-8.1.5

2.4.2 启动grafana-8.1.5

./bin/grafana-server web &

2.4.3 登录 grafana

登录用户名和密码都是 admin

grafana 配置中文教程：

Prometheus data source | Grafana documentation

2.4.4 配置数据源、创建系统负载监控

要访问 Prometheus 设置，请将鼠标悬停在配置（齿轮）图标上，然后单击数据源，然后单击 Prometheus 数据源，根据下图进行操作。

操作完成后，点击进行验证。

2.4.5 添加仪表盘

点击最左侧 + 号，选择 DashBoard,选择新建一个 pannel

至此，Flink 的 metrics 的指标展示在 Grafana 中了

使用 Lateny marker,所有需要在 flink-conf.yaml 配置参数

latency.metrics.interval

系统配置截图如下：

全链路吞吐计算方式 ：

全链路吞吐 = 单位时间处理数据数量 单位时间

提交任务到Flink on Yarn集群

-m jobmanager 的地址

-yjm 1024 指定 jobmanager 的内存信息

-ytm 1024 指定 taskmanager 的内存信息

bin/flink run
-t yarn-per-job -yjm 4096 -ytm 8800 -s 96
--detached -c com.threeknowbigdata.datastream.XgboostModelPrediction
examples/batch/WordCount.jar \

输入14911，点击Load

这个14911是一个其他人发布的一个Dashboard。这个id是从Grafana官方提供的Dashboard网站 https://grafana.com/grafana/dashboards/ 里找到的。以后要添加其他类型的比如flink或者mysql监控报表，都可以从这个网站找到。

如果成功就可以看到如下界面，默认都是折叠的