在Flink CDC中这种双流join爆红怎么调优，如何解决？

针对Flink CDC中双流Join导致的状态膨胀和资源压力问题，可以通过以下策略进行调优与解决：

1. 合理设置JOIN_STATE_TTL Hint：

   • 通过JOIN_STATE_TTL提示，可以自定义左右流中状态的保存周期。例如，将左流设置为较短的保存周期（如12小时），右流保持较长周期（如18天），确保数据完整性的同时减少状态大小。这样能大幅降低存储需求，从原本的5.8 TB减少到约590 GB。

2. 利用主键优化连接操作：

   • 在建表DDL中明确声明主键，并在Join操作中优先使用主键。当Join Key包含主键时，Flink会使用ValueState存储，仅保留每个键的最新记录，极大节省存储空间。非主键Join则会使用MapState，可能导致状态膨胀。

3. 优化Append-Only流的去重：

   • 使用ROW_NUMBER函数替代FIRST_VALUE或LAST_VALUE进行去重，高效保留首次出现或最新记录，减少状态占用。

4. 改进聚合查询性能：

   • 利用AGG WITH FILTER语法替换CASE WHEN，以共享状态信息，减少读写次数，性能提升可达一倍。

5. 调整多流Join顺序：

   • 先Join数据量小的流，再Join大数据流，减轻状态冗余放大效应，提升处理效率。

6. 理解状态算子的产生与管理：

   • 对于具有主键的表，Flink会使用特定的Sink算子（如SinkUpsertMaterializer）确保upsert语义，通过维护主键状态信息保证数据唯一性和有序性。
   • 针对LookupJoin中的非确定性更新，配置优化选项尝试解决，如通过引入带状态的LookupJoin算子处理维表数据动态变化，确保结果准确性。

通过上述方法，可以有效应对Flink CDC双流Join中遇到的状态膨胀问题，减少资源消耗，提升作业性能。

相关链接
SQL作业大状态导致反压的调优原理与方法 调优方法 https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/control-state-size-to-prevent-backpressure-in-sql-deployments

在 Flink CDC 中处理双流 Join（两个来自不同数据源的流进行 Join 操作）时，确实可能会遇到性能瓶颈，尤其是在处理大量数据和高并发场景下。您提到的调优策略是非常有针对性的，下面我将进一步解释这些策略以及它们如何帮助提升性能。

1. 开启 KV 分离优化
   Gemini StateBackend 是 Flink 的一种优化状态后端，它针对 Keyed State 进行了特别优化。在双流 Join 的场景中，如果两个流都是基于 Key 的（即 Join 条件是基于某个或多个 Key 的），那么 KV 分离优化可以显著提高性能。

配置方式：通过设置 table.exec.join.kv-separate 为 FORCE 来强制开启 KV 分离。这个配置告诉 Flink 在执行 Join 操作时，尽量将 Key 和 Value 分开存储和处理，以减少内存占用和提高处理速度。

1. 资源优化
   增加 CPU 和内存：对于 JobManager 和 TaskManager，增加它们的资源分配可以显著提高 Flink 作业的处理能力。特别是在处理大量数据和复杂计算时，更多的资源意味着更高的并行度和更快的处理速度。
   优化资源分配：除了增加总体资源外，还需要合理配置 Task Slots，以确保资源被有效利用。例如，避免单个 TaskManager 上的 Slot 过多而导致资源争用。
2. 调整 Checkpoint 间隔
   Checkpoint 是 Flink 保证状态一致性和容错性的重要机制。然而，过于频繁的 Checkpoint 会增加系统的延迟和负载。

设置合适的 Checkpoint 间隔：通过调整 execution.checkpointing.interval 参数，可以在延迟和容错之间找到平衡。较长的间隔可以减少 Checkpoint 对性能的影响，但也会增加数据丢失的风险（在发生故障时）。

1. 开启 MiniBatch
   MiniBatch 是 Flink Table API 和 SQL 的一种优化手段，它允许将多个小的输入批次合并成一个较大的批次进行处理，从而减少状态访问次数和提高吞吐率。

配置 MiniBatch：通过设置 table.exec.mini-batch.enabled 为 true 来启用 MiniBatch，并通过 table.exec.mini-batch.allow-latency 来控制允许的额外延迟。这个配置允许 Flink 在一定程度上牺牲延迟来换取更高的吞吐率。
综合考虑
在调优 Flink CDC 中的双流 Join 性能时，需要综合考虑上述策略，并根据具体的应用场景和性能要求进行调整。此外，还可以通过以下方式进一步优化：

优化 Join 条件：确保 Join 条件尽可能高效，避免使用高成本的函数或计算。
调整并行度：通过调整 Flink 作业的并行度来更好地利用集群资源。
监控和日志：使用 Flink 的监控和日志功能来实时跟踪作业的性能指标，及时发现并解决问题。
最终，调优是一个迭代的过程，需要不断地尝试和调整，直到找到最适合当前应用场景的配置。

Flink CDC中双流Join导致的性能问题，可以尝试以下调优策略：

开启KV分离优化：对于Gemini StateBackend，自动推导并开启KV分离优化，提升双流Join性能。可以通过配置table.exec.join.kv-separate来控制，设置为FORCE强制开启。
资源优化：增加JobManager和TaskManager的CPU和内存，以应对高并发和复杂拓扑。
调整Checkpoint间隔：设置合适的execution.checkpointing.interval以平衡延迟和容错。
开启MiniBatch：使用table.exec.mini-batch.enabled和table.exec.mini-batch.allow-latency来减少State访问，提升吞吐。

确保您的Flink版本支持这些优化，并参考配置作业运行参数进行设置。

针对Flink CDC中双流join导致的状态大小膨胀（爆红）问题，可以从以下几个方面进行调优：

合理设置JOIN_STATE_TTL Hint： 通过设置合适的JOIN_STATE_TTL提示，可以有效管理状态的生命周期。例如，将左流的保存周期缩短至12小时，而右流保持18天，这样在保证数据完整性的同时，减少了状态的大小

利用主键优化连接操作：

确保在建表DDL中声明主键，并在双流连接时优先使用主键。当连接键包含主键时，系统会使用ValueState存储，仅保留每个键的最新记录，极大节省存储空间
若连接非主键字段，系统将使用MapState存储所有相关记录，这会占用更多资源。因此，尽可能使用主键进行连接是优化的关键。
优化去重操作： 使用ROW_NUMBER函数替代FIRST_VALUE或LAST_VALUE进行去重，能更高效地处理数据，减少不必要的状态存储

改进聚合查询： 利用AGG WITH FILTER语法替换CASE WHEN，以共享状态信息，减少状态读写，从而提升聚合查询性能，尤其是在多维度统计场景下

官网给的调优方案：

参考文档 ](https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/control-state-size-to-prevent-backpressure-in-sql-deployments?spm=a2c6h.13262185.0.0.122f42e4e8zw1g&scm=20140722.S_help@@%E6%96%87%E6%A1%A3@@2807557@@16.S_llmOS0.ID_1096731-RL_FlinkCDC%E5%8F%8C%E6%B5%81join%E7%88%86%E7%BA%A2%E8%B0%83%E4%BC%98%E8%A7%A3%E5%86%B3-LOC_chat~DAS~llm-OR_ser-V_3-P0_0)

在 Apache Flink 中，双流 Join（特别是使用 Flink CDC 从多个数据源实时捕获和处理更改数据时）可能会遇到性能瓶颈和资源消耗高的问题，尤其是在数据量大、Join 关键字分布不均的情况下。下面是一些调优和解决问题的策略：

1. 选择合适的 Join 类型

Flink 提供了多种 Join 类型，如 Keyed CoProcessFunction、Broadcast CoFlatMapFunction、Keyed CoWindowFunction 等。选择最合适的 Join 类型可以显著提高性能。例如，如果两个流中的一个比另一个小得多，可以考虑使用广播 Join 来减少网络传输和 Shuffle 的开销。

2. 优化数据分区

确保 Join 的键（key）在两个流中都是均匀分布的，避免热点分区。可以使用 Flink 的 rebalance() 或 rescale() 操作符来重新分配流中的数据，使其更加均匀地分布在所有 TaskManager 上。

3. 增加并行度

增加并行度可以分散处理负载，减少单个 TaskManager 的压力。通过调整 Flink 配置文件中的 parallelism.default 参数或在代码中显式设置并行度，可以控制并行处理的规模。

4. 调整内存和缓存配置

Flink 的内存管理对性能有很大影响。适当调整 taskmanager.memory.fraction、taskmanager.memory.network.min 和 taskmanager.memory.managed.min 等配置，可以优化内存使用，减少垃圾回收的开销。

5. 使用合适的状态后端

选择合适的状态后端（如 RocksDBStateBackend 或 FsStateBackend）可以影响状态的持久化和恢复速度。RocksDBStateBackend 通常在大量状态数据的场景下提供更好的性能。

6. 避免不必要的序列化/反序列化

在 Join 操作中，尽量避免不必要的数据序列化和反序列化。可以使用 TypeInformation 或 TypeInfo 来指定类型信息，以提高序列化效率。

7. 监控和调优

使用 Flink 的 Web UI 或其他监控工具来监控 Job 的运行状况，识别瓶颈。根据监控数据调整配置，如调整并行度、内存分配或优化数据流的拓扑结构。

8. 异步处理

如果可能，可以使用异步处理来降低延迟，特别是在外部服务调用成为瓶颈的情况下。

9. 分批处理

对于大数据量的 Join，可以考虑将数据分成批次处理，以减轻单次 Join 的压力。

10. 测试和基准

在生产部署前，进行充分的测试和基准测试，以评估不同配置下的性能表现，选择最佳方案。

请注意，调优是一个迭代过程，可能需要多次尝试和调整才能达到最佳性能。同时，考虑到 Flink 版本和特定场景的差异，上述建议可能需要根据实际情况进行适当的调整。

根据集群资源和任务需求，适当调整 parallelism 参数。在您提供的信息中，Parallelism: 10 可能不是最优设置，可以根据任务负载进行调整。

根据数据特性选择合适的 Join 类型，例如：如果数据量不大，可以使用 broadcast join。
调整状态后端：

如果使用状态后端（如 RocksDB），调整状态后端的配置，例如：设置合理的 state.time-to-live 参数，减少状态大小。

两种解决思路：

• 减少状态大小：在 Flink Join 中的有效的优化措施就是减少 state key 的数量。在未优化之前 A 流和 B 流的数据往往是存储在单独的两个 State 实例中的，优化思路就是将同 Key 的数据放在一起进行存储，一个 key 的数据只需要存储一份，减少了 key 的数量。

• 转移状态至外存：大 State 会导致 Flink 任务不稳定，就将 State 存储在外存中，让 Flink 任务轻量化，比如将数据存储在 Redis 中，A 流和 B 流中相同 key 的数据共同维护在一个 Redis 的 hashmap 中，以供相互进行关联。

——参考链接。

1.爆红通常指的是算子或步骤的执行时间过长，导致整个作业的进度变慢或停滞。双流join操作涉及两个数据流的合并，涉及到大量的数据匹配和转换。如果数据量很大，或者数据的结构复杂，那么join操作的效率就会降低，导致爆红。

1. 解决方案：可以从以下几个方面进行调优：
   • 数据预处理：在进行join之前，对数据进行预处理，如使用哈希表或其他索引结构来减少数据匹配的时间。
   • 优化join条件：选择合适的join条件，避免不必要的数据匹配，提高join的效率。
   • 并行化：将join操作拆分为多个部分，并行处理，以利用多核或多机器的计算能力。
   • 分区策略：合理地划分数据集，使得join操作能够分布在不同的节点上，减少单节点的负载。
   • 硬件升级：如果硬件资源不足，考虑升级硬件设备，如增加内存、更换更快的CPU等。
   • 网络优化：确保良好的网络连接，减少数据传输的时间和成本。
2. 示例代码：以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用pandas库中的merge函数来实现两个DataFrame的双流join操作。这个例子假设我们有两个DataFrame，'df1'和'df2'，它们都包含'id'列，我们需要根据'id'列进行join。
   ```python
   import pandas as pd
   df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
   df2 = pd.DataFrame({'id': [4, 5, 6], 'age': [18, 20, 22]})
   joined_df = df1.merge(df2, on='id')
   print(joined_df)

我们首先创建了两个DataFrame，然后使用pandas的merge函数进行了双流join操作。这个函数会自动识别两个DataFrame中相同的列，并进行数据匹配。输出结果应该是一个包含两组数据（来自df1和df2）的DataFrame。
```