Flink如何通过Flink Web UI 自带的反压监控面板来定位反压节点？

Flink Web UI 的反压监控提供了 SubTask 级别的反压监控，原理是通过周期 性对 Task 线程的栈信息采样，得到线程被阻塞在请求 Buffer（意味着被下游队列阻 塞）的频率来判断该节点是否处于反压状态。默认配置下，这个频率在 0.1 以下则为 OK，0.1 至 0.5 为 LOW，而超过 0.5 则为 HIGH。 如果处于反压状态，那么有两种可能性： １. 该节点的发送速率跟不上它的产生数据速率。这一般会发生在一条输入多条 输出的 Operator（比如 flatmap）。 ２. 下游的节点接受速率较慢，通过反压机制限制了该节点的发送速率。 如果是第一种状况，那么该节点则为反压的根源节点，它是从 Source Task 到 Sink Task 的第一个出现反压的节点。如果是第二种情况，则需要继续排查下游节点。 值得注意的是，反压的根源节点并不一定会在反压面板体现出高反压，因为反压 面板监控的是发送端，如果某个节点是性能瓶颈并不会导致它本身出现高反压，而是 导致它的上游出现高反压。总体来看，如果我们找到第一个出现反压的节点，那么反 压根源要么是就这个节点，要么是它紧接着的下游节点。 那么如果区分这两种状态呢？很遗憾只通过反压面板是无法直接判断的，我们还 需要结合 Metrics 或者其他监控手段来定位。此外如果作业的节点数很多或者并行度 很大，由于要采集所有 Task 的栈信息，反压面板的压力也会很大甚至不可用。