我的理解 如下(bolt为例):
sendtps 是 component 发射的每秒吞吐量
secvtps 是 component 接受的每秒吞吐量
问题: 当前component的secvtps小于sendtps说明什么?优化的时候是否需要考虑这两个指标?
Process : 当前component execute消耗的时间
TupleLifeCycle :上游序列化时间、网络发送和下游反序列化时间的总和和队列排队时间
TupleLifeCycle 远大于ProcessLatency (大3个数量级 单位us) 说明当前的component运行速度慢 可以提高他的并行度?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
在分布式计算或流处理系统中,如Apache Storm(Bolt是其组件之一),sendtps
和secvtps
这两个指标确实反映了组件的发送与接收吞吐量。当secvtps
(即每秒接收的Tuple数量)小于sendtps
(每秒发射的Tuple数量)时,这通常意味着下游组件处理能力不足或者网络传输、队列等待等环节存在瓶颈,导致数据积压。
是否需要考虑这两个指标? 是的,这两个指标对于理解系统的整体性能和瓶颈至关重要。sendtps
高而secvtps
低可能引起数据堆积,长期可能导致内存溢出或任务失败。因此,在优化时,这两个指标是重要的参考依据。
优化策略:
TupleLifeCycle
远大于ProcessLatency
,说明非计算时间消耗大,可能需要优化网络传输效率、减少序列化和反序列化的开销,或者调整缓冲区大小以减少排队时间。TupleLifeCycle
远大于ProcessLatency
,确实可能表明当前Component的执行速度不是问题,而是数据在上下游之间传输、等待处理的时间过长。这种情况下,提高单个Component的并行度可能不会直接解决问题,因为瓶颈不在处理速度而在数据移动或等待上。应该优先考虑减少数据传输延迟、优化网络配置、调整系统参数来减少排队时间等措施。综上所述,优化时应综合考虑这些指标,并采取针对性的措施来消除瓶颈,提高整个系统的吞吐量和响应速度。