Apache Flink 实践问题之达到网卡的最大速度如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Apache Flink 实践问题之达到网卡的最大速度如何解决

问题一:为什么增加compression.type后,发送带宽并未按预期提升?


为什么增加compression.type后,发送带宽并未按预期提升?


参考回答:

增加compression.type后,发送带宽并未按预期提升的原因是Kafka在低版本时存在压缩比验证问题。验证脚本中的每个值被视为相同,导致压缩比测试时偏高,但在实际生产环境中,每条数据的差异性导致压缩比非常小,因此发送带宽未显著提升。


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问题二:如何达到网卡的最大速度,并且避免Kafka写入超时?


如何达到网卡的最大速度,并且避免Kafka写入超时?


参考回答:

增加compression.type后,发送带宽并未按预期提升的原因是Kafka在低版本时存在压缩比验证问题。验证脚本中的每个值被视为相同,导致压缩比测试时偏高,但在实际生产环境中,每条数据的差异性导致压缩比非常小,因此发送带宽未显著提升。


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问题三:Flume channel full问题是如何产生的,并采取了什么措施解决?


Flume channel full问题是如何产生的,并采取了什么措施解决?


参考回答:

Flume channel full问题主要是由于数据在source到channel以及channel到sink的传输过程中进行了两次不必要的内存拷贝,浪费了资源。为了解决这个问题,我们决定使用Flink替代Flume,通过Flink的状态管理来优化事务处理,避免了资源浪费,并提高了采集性能和稳定性。


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问题四:替换Flume为Flink后,带来了哪些改进?


替换Flume为Flink后,带来了哪些改进?


参考回答:

替换Flume为Flink后,我们提升了采集性能,解决了海量数据发送的性能瓶颈,显著提高了系统的稳定性。同时,明确了组件职责,将原有的服务逻辑转移至后端实时数据分解,让采集层专注于数据汇聚,处理层专注于数据分拣。此外,统一了技术栈,端到端采用Flink框架,不仅提高了性能,还降低了开发和运维成本。


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问题五:如何提升作业稳定性,处理服务故障?


如何提升作业稳定性,处理服务故障?


参考回答:

为了提升作业稳定性,处理服务故障如作业运行失败、消费延迟、OOM异常及异常重启等,我们可以采取物理隔离作业、服务降级、加强资源监控以及对服务进行拆分等措施。这些措施有助于减少故障影响范围,提高系统的整体稳定性和可靠性。


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