实时计算 Flink版产品使用问题之使用Spring Boot启动Flink处理任务时，使用Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，出现内存占用过高，该怎么办-阿里云开发者社区

实时计算 Flink版产品使用问题之使用Spring Boot启动Flink处理任务时，使用Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，出现内存占用过高，该怎么办

2024-07-16 828

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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：有Flink 的SqlServer 2000版本的驱动包吗？

有Flink 的SqlServer 2000版本的驱动包吗？

参考答案：

Flink提供了JDBC驱动库，这是一个Java库，用于将SQL语句连接到作为JDBC服务器的SQL网关。另外，你可能需要尝试编译Flink源码以获取需要的connector。请注意，这些步骤可能需要一些技术经验。

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https://developer.aliyun.com/ask/585875

问题二：有没有用 springboot 启动flink 处理，调度处理会内存占满情况吗？

有没有大佬用 springboot 启动flink 处理，发现springboot 加 schedule调度处理会内存占满情况？

参考答案：

是的，我遇到过类似的问题。在使用Spring Boot启动Flink处理任务时，如果使用了Spring Boot的@Scheduled注解进行定时任务调度，可能会出现内存占用过高的情况。这是因为Spring Boot的@Scheduled注解会在一个新的线程中执行定时任务，而这个新的线程会持有Flink环境的引用，导致Flink环境无法被垃圾回收。

解决这个问题的方法是在定时任务中使用Flink的executeAsync方法异步执行Flink任务。这样可以确保Flink任务在新的线程中执行，而不影响主线程。同时，由于Flink任务在新的线程中执行，所以Flink环境可以被垃圾回收，从而避免了内存占用过高的问题。

以下是一个示例代码：

@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void executeFlinkJob() {
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 设置Flink任务的参数
    env.setParallelism(1);
    // 定义Flink任务
    DataSet<String> dataSet = env.readTextFile("path/to/your/file");
    dataSet.filter(value -> value.contains("keyword"))
            .writeAsText("path/to/output/file");
    // 异步执行Flink任务
    env.executeAsync("Flink Job Name");
}

在这个示例中，我们使用Spring Boot的@Scheduled注解设置了每5秒执行一次Flink任务。在执行Flink任务时，我们使用了executeAsync方法异步执行Flink任务，这样就可以避免内存占用过高的问题。

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问题三：这个指标该怎么在flink ui上获取呢？

这个指标该怎么在flink ui上获取呢？

我想看端到端的延迟统计找了一圈没找到这个api该怎么传参？

参考答案：

在Flink UI上获取IO指标，可以通过以下步骤进行操作：

打开Flink UI界面。通常可以通过访问http://<flink-jobmanager-host>:<flink-ui-port>来访问Flink UI，其中<flink-jobmanager-host>是Flink JobManager的主机名或IP地址，<flink-ui-port>是Flink UI的端口号。
登录到Flink UI。使用默认的用户名和密码（通常是admin）进行登录。
导航到"Jobs"页面。在左侧菜单栏中选择"Jobs"选项，可以查看当前正在运行的所有作业。
选择一个作业并点击进入详情页面。在作业详情页面中，可以看到该作业的详细信息，包括作业ID、状态、开始时间等。
在作业详情页面中，找到"Metrics"选项卡。点击该选项卡，可以查看该作业的度量指标，包括IO指标。
在"Metrics"选项卡中，找到"Input/Output"部分。这里会显示该作业的输入输出指标，包括读取的数据量、写入的数据量等。
若要查看特定任务的IO指标，可以在作业详情页面中选择该任务，然后再次点击"Metrics"选项卡。在"Input/Output"部分，可以看到该任务的输入输出指标。

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https://developer.aliyun.com/ask/585869

问题四：Flink sql滚动窗口怎么操作能实现stream里的allowlateness？

Flink sql滚动窗口怎么操作能实现stream里的allowlateness？

参考答案：

在 Flink SQL 中，要实现滚动窗口并允许延迟（allow lateness），可以使用 ALLOW LATENESS 子句。以下是一个示例：

SELECT
  window_start,
  window_end,
  COUNT(*)
FROM
  your_table,
  LATERAL TABLE (
    SELECT
      TUMBLE_START(proctime, INTERVAL '5' SECOND) AS window_start,
      TUMBLE_END(proctime, INTERVAL '5' SECOND) AS window_end
    FROM
      your_table
    WHERE
      proctime >= TIMESTAMPADD(SECOND, -10, NOW())
  ) t
GROUP BY
  window_start,
  window_end
ORDER BY
  window_start;