实时计算 Flink版产品使用问题之通过设置什么可以自动清理旧的checkpoint数据

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 CDC中operator如何设置自动清理旧的checkpoint数据呢?

Flink CDC中operator如何设置自动清理旧的checkpoint数据呢?因为我的sql融合了很多表状态数据很大,但是看checkpoints有很多旧的,如何配置flink operator自动清理呢?streampark好用吗?感觉国内主导的很难稳定



参考答案:

在Apache Flink中,包括Flink CDC应用在内的所有作业的checkpoint清理策略是通过Flink集群级别的配置来管理的。要设置自动清理旧的checkpoint数据,可以编辑Flink的全局配置文件(通常是flink-conf.yaml),调整以下配置项:

# 设置保留的checkpoint个数,仅保留最新的几个checkpoint
state.checkpoints.num-retained: 3

上述配置意味着Flink会自动保留最近的3个checkpoint,并在创建新checkpoint时删除旧的checkpoint。

对于状态数据非常大的情况,确保合理的checkpoint保留策略和定期清理是非常重要的,以避免存储空间被过度占用。



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问题二:Flink CDC有个消费kafka的问题很困惑,一秒钟16000条数据,flink就消费,没计算?

Flink CDC有个消费kafka的问题很困惑,一秒钟16000条数据,flink就消费,没计算,延迟能到半小时,测试环境非常差,数据比这多都没什么延迟?



参考答案:

在Flink CDC中,如果仅消费Kafka中的数据且没有复杂的计算逻辑,理论上延迟不应该很高。您提到的测试环境中数据量更大却没有明显延迟,但在另一个环境中却出现了严重延迟,这可能与以下几个因素有关:

1. 资源限制:

CPU: 如果生产环境的CPU资源紧张或分配不足,可能会导致Flink TaskManager无法及时处理数据,进而产生延迟。

内存:任务运行时所需的内存量也可能影响性能,特别是如果Flink作业的状态空间较大或者中间结果需要缓存时。

2. 并发度设置:

Flink任务的并行度可能未根据实际硬件资源进行合理调整,导致消费速度跟不上数据产生的速度。

3. 网络问题:

生产环境中的网络带宽、延迟等可能成为瓶颈,尤其是在从Kafka集群读取和向下游系统写入时。

4. Kafka配置:

Kafka消费者参数(如fetch.min.bytes、fetch.max.bytes、max.poll.records等)配置不当,可能导致Flink从Kafka获取数据的效率低下。

5. 反压机制:

若下游存储系统的写入速度慢于Flink处理速度,可能出现反压现象,即下游系统给上游Flink任务施加压力,使得Flink降低消费速度以适应下游系统的处理能力。

6. checkpoint配置:

Checkpoint间隔过长或者执行过程中占用大量资源,可能影响正常的数据处理流程。

7. 外部依赖:

如您的描述中提到的“没计算”,若后续环节有数据库写入操作,那么目标数据库的性能和并发写入能力可能对Flink的吞吐造成影响。

要解决这种高延迟问题,可以从以下几个方面着手排查优化:

确保生产环境的硬件资源充足,适当调优TaskManager的配置(如taskmanager.numberOfTaskSlots、内存大小等)。

调整Flink作业的并行度以匹配实际数据规模和硬件资源。

检查并优化Kafka消费者配置,确保其能高效地从Kafka topic中拉取消息。

分析是否存在反压情况,可以观察Flink的监控指标以及Kafka的offset提交情况。

优化下游系统的处理能力,比如如果是数据库写入慢,检查SQL执行计划、索引是否合适、数据库参数配置等。

根据实际情况调整checkpoint策略,确保它既能保证数据一致性又能避免过度影响实时性。

通过上述步骤分析和优化后,通常能够显著改善Flink CDC在消费Kafka数据时的延迟问题。



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问题三:Flink CDC中kafka设置的5分区 我们cdc的正常速度大概多少呀?

Flink CDC中kafka设置的5分区 现在kafka设置的是10分区 两种速度都区别不大 算子连拆开的话是不是还有额外的重分区开销,网络带宽是100m的 电脑内存20核64g 想着模拟下性能 我们cdc的正常速度大概多少呀?



参考答案:

Flink CDC的速度取决于多个因素,包括源数据库的数据更新速率、Kafka集群的性能、Flink作业的并行度、网络状况以及硬件配置等。对于您的配置(20核64G,100M网络带宽),无法直接给出一个具体的CDC速度数值,需要根据实际场景测试得出。增加Kafka分区数理论上可以提高并行处理能力,但若Flink作业的并行度未相应调整或数据分布不均匀,可能并不能明显提升性能,且可能导致额外的重分区开销。



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问题四:Flink CDC这个速度貌似很慢 是哪里的使用不对么 ?

Flink CDC在windows idea里面跑的mysql cdc全量初始化 这个速度貌似很慢 是哪里的使用不对么 ?



参考答案:

把算子链拆一下看下,因为你是本地idea,可以考虑网络传输的问题



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问题五:Flink CDC中debezium源码中哪个地方会注册schema registry?

Flink CDC中debezium源码中哪个地方会注册schema registry? 一直没找到



参考答案:

Debezium在Flink CDC中并未直接注册Schema Registry,它主要用于捕获MySQL等数据库变更事件并生成JSON格式的消息,而Schema Registry一般与Kafka配合使用来管理序列化/反序列化的Avro schema。如果您希望将Debezium生成的JSON消息与Schema Registry结合使用,通常是在Kafka生产者或消费者端进行Schema的注册和管理。



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