实时计算 Flink版产品使用合集之多线程环境中,遇到 env.addSource 添加数据源后没有执行到 env.execut,是为什么

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink这里的业务延迟 是由什么决定的?


Flink这里的业务延迟 是由什么决定的?


参考回答:

Flink的业务延迟(Business Latency)可以由多个因素决定。以下是一些常见的影响业务延迟的因素:

  1. 数据源速度:业务延迟受数据源的速度限制。如果数据源产生数据的速度很慢,或者存在网络延迟等问题,可能会导致较高的业务延迟。
  2. 窗口大小和触发机制:在窗口操作中,窗口的大小和触发机制会影响业务延迟。如果窗口的大小设置得过大,可能需要等待更长的时间才能收集足够的数据进行计算。而触发机制则决定了何时执行窗口计算,不同的触发机制可能会对业务延迟产生不同的影响。
  3. 算子处理时间:算子的处理时间也会对业务延迟产生影响。如果算子的逻辑较为复杂或计算量较大,可能需要更长的时间来完成处理,从而增加了业务延迟。
  4. 并行度和资源配置:Flink的并行度和资源的配置也会影响业务延迟。如果并行度设置得过低,可能导致任务无法充分利用可用的资源,从而导致任务运行缓慢。另外,如果资源配置不足,例如CPU和内存等资源不足,也会导致任务运行变慢。
  5. 故障恢复和容错机制:Flink具备故障恢复和容错机制,可以保证作业在遇到故障时能够自动恢复。然而,这些机制也会对业务延迟产生影响。当发生故障时,Flink需要进行状态恢复和重新计算,可能会增加任务的处理时间和业务延迟。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573822


问题二:集群模式下 flink 如果是k8s 的application的话还支持这样吗?


集群模式下 flink 可以通过-C 指定额外的外部包启动,如果是k8s 的application的话还支持这样吗?


参考回答:

你的source数据是反序列化后的字符串,一条数据可以绑定一个Bussinesskey(如订单id)吗?如果可以,那么可以根据这个key进行keyby,这样能扩并行度,且统一业务key的数据在一个并行度来保证分区有序


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573366


问题三:Flink如何消费这些规则数据 和kafka的日志流进行关联匹配呢?


配置规则的数据存放在MySQL,这些规则会有增删改的情况,Flink如何消费这些规则数据 和kafka的日志流进行关联匹配呢? 例如 配置规则id=1 ,日志流中有id=1的字段就更新为id=AAA


参考回答:

在 Flink 中,您可以使用 Flink 的 DataStream API 来消费规则数据并与 Kafka 的日志流进行关联匹配。下面是一个简单的示例代码:

首先,您需要添加相关的依赖,包括 Kafka 和 Flink 的连接器库:

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

然后,您可以编写代码来创建 Flink 程序,并消费 Kafka 的日志流和规则数据流,并对它们进行关联匹配。以下是一个示例代码:

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
public class RuleMatchingJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 定义 Kafka 配置
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-server:9092");
        // 设置 Kafka 消费者组以及其他配置...
        // 创建 Kafka 消费者并指定要消费的主题
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("log-topic", new SimpleStringSchema(), props);
        // 从 Kafka 消息流中读取日志数据
        DataStream<String> logStream = env.addSource(kafkaConsumer);
        // 消费规则数据流,并与日志数据流进行关联匹配
        DataStream<String> matchedStream = logStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String log) throws Exception {
                // 在这里将日志数据与规则数据进行关联匹配,返回匹配结果
                // 可以使用 Flink 的状态或外部存储来存储和管理规则数据
                return matchWithRules(log);
            }
        });
        // 打印匹配结果
        matchedStream.print();
        // 执行作业
        env.execute("Rule Matching Job");
    }
    private static String matchWithRules(String log) {
        // 在这里实现日志和规则的匹配逻辑,并返回匹配结果
        return "Matched: " + log;
    }
}

上述示例代码中,env.addSource(kafkaConsumer) 用于从 Kafka 消息流中读取日志数据。然后,您可以使用 map 函数对日志数据进行处理,执行与规则的匹配操作,并返回匹配结果。在 matchWithRules 方法中,您可以实现具体的匹配逻辑。最后,通过调用 print() 方法打印匹配结果并使用 env.execute() 方法执行整个 Flink 作业。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573783


问题四:在Flink为啥执行env.addSource后不往下执行env.excute了?


我在多线程里面单独创建StreamExecutionEnvironment 执行env.addSource数据查询,然后env.excute,

在Flink为啥执行env.addSource后不往下执行env.excute了?导致任务没有提交

也不报错,没有flink client的提交日志


参考回答:

在多线程环境中,如果遇到 env.addSource 添加数据源后没有执行到 env.execute 的情况,并且没有任何错误信息和客户端提交日志,这可能是由于以下原因:

  1. 同步/异步问题
    在多线程环境下,如果你使用了非阻塞的添加操作(如异步调用),那么你可能需要等待这些操作完成后再进行下一步。你可以考虑使用适当的同步机制来确保所有任务都已完成。
  2. 代码顺序问题
    检查你的代码逻辑,确保 addSourceexecute 之间的其他代码不会导致程序中断或跳过执行 execute 方法。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573782


问题五:Flink这个问题怎么处理?


Flink这个问题怎么处理?我们线上任务里面可能有4-500个sql chain在一起提交,当一个tm failover恢复时,发现jobmanager内存猛增,dump内存发现是akka mailbox中消息过多,还有大量的excution,如果恢复完成能释放,有没有方法能收敛这部分内存,不然可能tm挂的越多,需要的jm内存越大


参考回答:

对于这个问题,可以尝试以下方法来处理 Flink 中 TM 失败恢复时 JobManager 内存增加的情况:

  1. 减少 TaskManager 的失败重启次数:根据描述,您提到在一个 TM 失败恢复期间可能会有大量的 SQL chain 重新提交。尽量减少 TM 失败的次数,通过优化集群环境、配置和监控等方式,降低故障发生的概率。
  2. 调整 Flink 配置参数:可以调整一些与内存相关的 Flink 配置参数,以便在失败恢复期间能更好地管理内存使用。以下是一些可能需要注意的配置参数:
  • jobmanager.memory.process.size: 增加 JobManager 进程的堆内存大小。
  • taskmanager.memory.framework.off-heap.size: 增加 TaskManager 使用的堆外内存大小。
  • taskmanager.memory.task.heap.size: 增加每个 TaskManager 上的任务堆内存大小。
  • taskmanager.memory.managed.fraction: 调整 TaskManager 的托管内存分配比例。
  1. 注意:在调整这些配置参数之前,请确保您了解其含义和影响,并在测试环境中进行适当的验证。
  2. 减少并发任务数或拆分任务链:如果一个 Job 中有大量的 SQL chain 在一起提交,可以考虑减少并发任务数或将任务链拆分成多个较小的任务链。这样可以降低单次失败恢复时的内存压力。
  3. 定期清理无用状态:根据您的业务逻辑,可以在任务中定期清理不再需要的状态和数据。例如,在窗口计算中,及时清理过期的窗口数据,以减轻内存负担。
  4. 使用 RocksDB 状态后端:考虑将 Flink 的状态后端设置为 RocksDB,并配置适当的参数来优化状态大小和性能。RocksDB 可以更有效地管理状态数据,减少内存占用。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573781

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