Flink CDC现在从Kafka读取消息显示source背压100这种应该怎样分析,具体应该从哪里看才能得出结论是Kafka压力太大发送的量小了还是集群本身的资源不够了?都是Kafka读取的,web ui的source都是黑的如何分析背压原因,该从哪入手?每次读取才几百?
在Flink CDC从Kafka读取消息并显示source背压为100时,出现这种情况可能有多种原因。为了确定问题的根源,您需要结合多个方面的信息进行分析。
首先,您可以使用Flink Web UI的反压监控面板来查看任务的反压状态。这个监控面板提供了SubTask级别的反压监控,可以通过周期性对Task线程的栈信息采样,判断线程是否被阻塞在请求Buffer中,从而判断节点是否处于反压状态。
其次,您可以考虑以下几个方面来进行排查:
并行度设置:数据源端是Kafka,Source的并行度应设置为Kafka对应Topic的分区数。如果消费速度仍跟不上数据生产速度,可以考虑扩大Kafka的分区数,并调大并行度等于分区数。
算子链接优化:Flink会将算子的subtasks链接成tasks,每个task由一个线程执行。了解Flink操作链的优化点可以帮助您定位哪个算子处理能力跟不上。
Kafka积压情况:当积压时,可以观察Kafka的积压情况,以及Flink ProcessFunction中的处理时间变化。
资源检查:检查集群本身的资源是否足够,包括CPU、内存和磁盘等。
你这是连表join了好多表吧, 要知道flink的sql是sql语法,而不是真正的sql,所以大量的这种连表 分组 处理起来效率挺差的https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/dev/table/sql/queries/joins/看看这些join 你用哪个合适 ,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”
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