咨询一个Flink问题， 非开窗，非聚合的数据倾斜咋优化呀?

问题分析

根据您的描述，当前场景是非开窗、非聚合的数据倾斜问题，且需要保证相同 key 的数据在一个 task 中处理。上游 Kafka 数据是用户属性变化信息，下游数据库需要根据不同的操作类型（如求和、局部更新、保留首次属性）进行处理。当前算子结构为 map.filter.keyby.process.sink，其中 key 是用户的 ID。

由于数据倾斜问题通常由某些 key 的数据量远大于其他 key 引起，因此需要在保证相同 key 数据在同一 task 处理的前提下，优化数据分布和处理逻辑。

解决方案

1. 启用 Key-Ordered 模式

• 背景：在维表 Join 或需要基于更新键的顺序处理时，可以启用 Key-Ordered 模式来优化性能。
• 适用场景：
  • 如果您的场景中存在主键（用户 ID），并且需要保证基于主键的数据处理顺序，可以通过启用 Key-Ordered 模式来优化。
• 配置方法： 在作业的运行参数中添加以下配置：

  table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled: true
  

• 注意事项：
  • Key-Ordered 模式会新增 Keyed State，可能会影响状态兼容性。
  • 如果短时间内同一个更新键存在频繁更新，吞吐量可能会降低，因为针对同一个更新键的数据是严格按照顺序处理的。

2. 调整并发度

• 背景：通过调整算子的并发度，可以在一定程度上缓解数据倾斜问题。
• 具体方法：
  • 调整 Source 并发：如果上游 Kafka 数据量较大，可以通过增加 Kafka Source 的并发度来提升数据读取能力。
  • 调整 Sink 并发：如果下游写入数据库存在瓶颈，可以通过增加 Sink 的并发度来提升写入效率。
• 实现方式： 使用 SQL Hints 设置并发参数：

  /*+ OPTIONS('scan.parallelism'='8') */
  /*+ OPTIONS('sink.parallelism'='16') */
  

• 注意事项：
  • 调整并发度可能会引起资源使用的变化，需根据实际资源情况进行合理配置。

3. 引入 LocalGlobal 优化

• 背景：LocalGlobal 优化可以将聚合操作分为 Local 和 Global 两阶段，从而筛除部分倾斜数据，降低热点问题。
• 适用场景：
  • 尽管您的场景是非聚合操作，但可以通过模拟两阶段处理的方式，将部分计算逻辑前置到 Local 阶段。
• 实现方式：
  • 在 process 算子中，将部分计算逻辑（如求和、局部更新）拆分为两阶段：
    1. Local 阶段：对每个 key 的数据进行初步处理，减少数据量。
    2. Global 阶段：将初步处理后的结果进行最终计算。
• 注意事项：
  • LocalGlobal 优化需要开启 MiniBatch，确保微批处理生效。

4. 数据重分布（Shuffle）

• 背景：如果数据倾斜问题严重，可以通过引入 Shuffle 操作重新分布数据。
• 具体方法：
  • 在 keyby 之后，增加一个 Shuffle 操作，将数据重新分布到不同的 Task 中。
  • 示例代码：

    .keyBy(record -> record.getUserId())
    .rebalance() // 引入 Shuffle 操作
    .process(new MyProcessFunction())
    .addSink(new MySinkFunction());
    

• 注意事项：
  • 引入 Shuffle 操作会增加网络传输开销，需权衡性能与资源消耗。

5. 优化 Process 函数逻辑

• 背景：process 函数是核心处理逻辑，优化其内部实现可以显著提升性能。
• 具体方法：
  • 合并操作：对于相同 key 的数据，尽量在内存中合并操作，减少下游写入压力。
  • 缓存机制：引入缓存机制，避免重复计算或重复写入。
  • 异步处理：如果下游数据库支持异步写入，可以通过异步 I/O 提升写入效率。

• 示例代码：

  public class MyProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, Record, OutputRecord> {
      private transient MapState<String, Record> cache;
  
      @Override
      public void open(Configuration parameters) {
          MapStateDescriptor<String, Record> descriptor = new MapStateDescriptor<>("cache", Types.STRING, Types.POJO(Record.class));
          cache = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
      }
  
      @Override
      public void processElement(Record record, Context context, Collector<OutputRecord> out) {
          String key = record.getUserId();
          Record cachedRecord = cache.get(key);
          if (cachedRecord == null) {
              cache.put(key, record);
          } else {
              // 合并逻辑
              cachedRecord.merge(record);
              cache.put(key, cachedRecord);
          }
          // 输出结果
          out.collect(new OutputRecord(cachedRecord));
      }
  }
  

6. 监控与调优

• 背景：通过监控作业的反压、延迟等指标，可以进一步定位和优化性能瓶颈。
• 具体方法：
  • 使用 Flink Web UI 监控各算子的吞吐量和延迟。
  • 如果发现某些 key 的数据量过大，可以通过日志或采样分析具体原因。
• 工具支持：
  • 使用 Flink 的 Metrics 系统收集关键指标。
  • 结合阿里云实时计算平台的监控工具进行深度分析。

总结

针对非开窗、非聚合的数据倾斜问题，建议从以下几个方面进行优化： 1. 启用 Key-Ordered 模式以保证数据处理顺序。 2. 调整 Source 和 Sink 的并发度，提升整体吞吐量。 3. 引入 LocalGlobal 优化，分阶段处理数据。 4. 增加 Shuffle 操作重新分布数据。 5. 优化 process 函数逻辑，减少重复计算和写入。 6. 监控作业性能，持续调优。

以上方法可根据实际场景灵活组合使用，确保在满足业务需求的同时，最大化系统性能。