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数据湖探索 DLI-Flink作业性能调优:性能分析

数据湖探索 DLI-Flink作业性能调优:性能分析

时间：2024-11-06 21:53:30
数据湖探索 DLI

性能分析

由于Flink的反压机制，流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速率跟不上生产速率，从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。

  • 作业最后一个算子(Sink)反压正常（绿色），前面算子反压高（红色）

    该场景说明性能瓶颈点在sink，此时需要根据具体数据源具体优化，比如对于JDBC数据源，可以通过调整写出批次(connector.write.flush.max-rows)、JDBC参数重写(rewriteBatchedStatements=true)等进行优化。

  • 作业非倒数第二个算子反压高（红色）

    该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。

  • 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积

    该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。

  • 作业一个算子反压高（红色），而其后续的多个并行算子都不存在反压（绿色）

    该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。

    图3 inPoolUsage监控
support.huaweicloud.com/dli_faq/dli_03_0106.html

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