网硕互联帮助中心本博客总结为B站尚硅谷大数据Flink2.0调优，Flink性能优化视频的笔记总结。 尚硅谷
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大数据Flink2.0调优，Flink性能优化https://www.bilibili.com/video/BV1Q5411f76P
1、 判断是否存在数据倾斜
相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他Subtask 接收到的数据量，通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。
另外，有时 Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 也是一个分析数据倾斜的有用指标。
2、 数据倾斜的解决
2.1 keyBy 后的聚合操作存在数据倾斜
提交案例：
bin/flink run \\
-t yarn-per-job \\
-d \\
-p 5 \\
-Drest.flamegraph.enabled=true \\
-Dyarn.application.queue=test \\
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \\
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \\
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \\
-c com.atguigu.flink.tuning.SkewDemo1 \\
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \\
–local-keyby false
查看 webui：
1）为什么不能直接用二次聚合来处理
Flink 是实时流处理，如果 keyby 之后的聚合操作存在数据倾斜，且没有开窗口（没攒批）的情况下，简单的认为使用两阶段聚合，是不能解决问题的。因为这个时候 Flink 是来一条处理一条，且向下游发送一条结果，对于原来 keyby 的维度（第二阶段聚合）来讲，数据量并没有减少，且结果重复计算（非 FlinkSQL，未使用回撤流），如下图所示：
2）使用 LocalKeyBy 的思想
在 keyBy 上游算子数据发送之前，首先在上游算子的本地对数据进行聚合后，再发送到下游，使下游接收到的数据量大大减少，从而使得 keyBy 之后的聚合操作不再是任务的瓶颈。类似 MapReduce 中 Combiner 的思想，但是这要求聚合操作必须是多条数据或者一批数据才能聚合，单条数据没有办法通过聚合来减少数据量。从 Flink LocalKeyBy 实现原理来讲，必然会存在一个积攒批次的过程，在上游算子中必须攒够一定的数据量，对这些数据聚合后再发送到下游。
实现方式：
➢ DataStreamAPI 需要自己写代码实现
➢ SQL 可以指定参数，开启 miniBatch 和 LocalGlobal 功能（推荐，后续介绍）
3）DataStream API 自定义实现的案例
以计算每个 mid 出现的次数为例，keyby 之前，使用 flatMap 实现 LocalKeyby 功能
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionInitializationContext;
import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext;
import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class LocalKeyByFlatMapFunc extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String,
Long>, Tuple2<String, Long>> implements CheckpointedFunction {
//Checkpoint 时为了保证 Exactly Once，将 buffer 中的数据保存到该 ListState 中
private ListState<Tuple2<String, Long>> listState;
//本地 buffer，存放 local 端缓存的 mid 的 count 信息
private HashMap<String, Long> localBuffer;
//缓存的数据量大小，即：缓存多少数据再向下游发送
private int batchSize;
//计数器，获取当前批次接收的数据量
private AtomicInteger currentSize;
//构造器，批次大小传参
public LocalKeyByFlatMapFunc(int batchSize) {
this.batchSize = batchSize;
}
@Override
public void flatMap(Tuple2<String, Long> value, Collector<Tuple2<String, Long>>
out) throws Exception {
// 1、将新来的数据添加到 buffer 中
Long count = localBuffer.getOrDefault(value, 0L);
localBuffer.put(value.f0, count + 1);
// 2、如果到达设定的批次，则将 buffer 中的数据发送到下游
if (currentSize.incrementAndGet() >= batchSize) {
// 2.1 遍历 Buffer 中数据，发送到下游
for (Map.Entry<String, Long> midAndCount : localBuffer.entrySet()) {
out.collect(Tuple2.of(midAndCount.getKey(),
midAndCount.getValue()));
}
// 2.2 Buffer 清空，计数器清零
localBuffer.clear();
currentSize.set(0);
}
}
@Override
public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
// 将 buffer 中的数据保存到状态中，来保证 Exactly Once
listState.clear();
for (Map.Entry<String, Long> midAndCount : localBuffer.entrySet()) {
listState.add(Tuple2.of(midAndCount.getKey(), midAndCount.getValue()));
}
}
@Override
public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
// 从状态中恢复 buffer 中的数据
listState = context.getOperatorStateStore().getListState(
new ListStateDescriptor<Tuple2<String, Long>>(
"localBufferState",
Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)
)
);
localBuffer = new HashMap();
if (context.isRestored()) {
// 从状态中恢复数据到 buffer 中
for (Tuple2<String, Long> midAndCount : listState.get()) {
// 如果出现 pv != 0,说明改变了并行度，ListState 中的数据会被均匀分发到
新的 subtask 中
// 单个 subtask 恢复的状态中可能包含多个相同的 mid 的 count 数据
// 所以每次先取一下 buffer 的值，累加再 put
long count = localBuffer.getOrDefault(midAndCount.f0, 0L);
localBuffer.put(midAndCount.f0, count + midAndCount.f1);
}
// 从状态恢复时，默认认为 buffer 中数据量达到了 batchSize，需要向下游发
currentSize = new AtomicInteger(batchSize);
} else {
currentSize = new AtomicInteger(0);
}
}
}
提交 localkeyby 案例：
bin/flink run \\
-t yarn-per-job \\
-d \\
-p 5 \\
-Drest.flamegraph.enabled=true \\
-Dyarn.application.queue=test \\
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \\
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \\
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \\
-c com.atguigu.flink.tuning.SkewDemo1 \\
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \\
–local-keyby true
查看 webui：
可以看到每个 subtask 处理的数据量基本均衡，另外处理的数据量相比原先少了很多。
2.2 keyBy 之前发生数据倾斜
如果 keyBy 之前就存在数据倾斜，上游算子的某些实例可能处理的数据较多，某些实例可能处理的数据较少，产生该情况可能是因为数据源的数据本身就不均匀，例如由于某些原因 Kafka 的 topic 中某些 partition 的数据量较大，某些 partition 的数据量较少。对于不存在 keyBy 的 Flink 任务也会出现该情况。
这种情况，需要让 Flink 任务强制进行 shuffle。使用 shuffle、rebalance 或 rescale算子即可将数据均匀分配，从而解决数据倾斜的问题。
2.3 keyBy 后的窗口聚合操作存在数据倾斜
因为使用了窗口，变成了有界数据（攒批）的处理，窗口默认是触发时才会输出一条结果发往下游，所以可以使用两阶段聚合的方式：
1）实现思路：
➢ 第一阶段聚合：key 拼接随机数前缀或后缀，进行 keyby、开窗、聚合
注意：聚合完不再是 WindowedStream，要获取 WindowEnd 作为窗口标记作为第二阶段分组依据，避免不同窗口的结果聚合到一起）
➢ 第二阶段聚合：按照原来的 key 及 windowEnd 作 keyby、聚合
2）提交原始案例
bin/flink run \\
-t yarn-per-job \\
-d \\
-p 5 \\
-Drest.flamegraph.enabled=true \\
-Dyarn.application.queue=test \\
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \\
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \\
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \\
-c com.atguigu.flink.tuning.SkewDemo2 \\
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \\
–two-phase false
查看 WebUI：
3）提交两阶段聚合的案例
bin/flink run \\
-t yarn-per-job \\
-d \\
-p 5 \\
-Drest.flamegraph.enabled=true \\
-Dyarn.application.queue=test \\
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \\
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \\
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \\
-c com.atguigu.flink.tuning.SkewDemo2 \\
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \\
–two-phase true \\
–random-num 16
查看 WebUI：可以看到第一次打散的窗口聚合，比较均匀
第二次聚合，也比较均匀：
随机数范围，需要自己去测，因为 keyby 的分区器是（两次 hash*下游并行度/最大并行度）
SQL 写法参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/197299746
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