Flink应用优化实践

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink应用优化实践

1.问题定位(接入监控系统,在关键点位加入监控点)

2.HBase表优化实践

发现HBase数据保存以及查询一直耗时较高,联系HBase同事,做了限流处理,解决限流

3.HBase优化之后,发现仍然耗时较大,看到大部分请求走HBase,上面再做一层缓存,用redis做缓存,调用数量明显减少

4.请求接口监控,增加缓存,减少请求接口数量

5.最后kafka消费终于上去了,消息积压变少

6.消息挤压数量减小

7.解决思路------监控的使用非常关键,能够观察耗时、请求数量、可用率等等指标

(1)接入监控,在关键点加入监控点

(2)观察走HBase请求数量、请求接口数量以及耗时,增减缓存,减少直接走接口和查询HBase


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