求助,Flink CDC 之前yarn session 上了二十多个SQL任务。一次新提交一个任务?

求助,Flink CDC 之前yarn session 上了二十多个SQL任务。一次新提交一个任务,估计是AM资源紧张,一直在提交尝试中。后来就出事故了,网络带宽占满,被数据中心人员找了过来。一看YARN SESSION中的所有的JOB都在initing 中,把任务停掉就降下来了。这种情况帮忙分析一下,是怎么产生的,要如何才能避免呢?动不动就占满带宽影响太大了。所有的CDC表都是latest 启动模式,不涉及到snapshot,按理说不应该有那么大网络IO?

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真的很搞笑 2023-06-04 19:10:13 124 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

问题分析

根据您描述的情况,Flink CDC任务在YARN Session模式下运行时,由于新任务提交导致AM(Application Master)资源紧张,所有任务进入initing状态,最终引发网络带宽占满的问题。以下是可能的原因分析:

  1. CDC表的Binlog读取机制
    即使使用latest启动模式,Flink CDC仍然需要从MySQL的Binlog中读取数据。而MySQL的Binlog是实例级别的,包含整个数据库的所有变更记录,即使只涉及一张表的变更。这种机制会导致Flink CDC读取大量无关的Binlog数据,从而占用较高的网络带宽。

  2. 多个CDC任务的并发压力
    当多个CDC任务同时运行时,每个任务都会独立连接到MySQL数据库并读取Binlog。如果这些任务没有复用Binlog连接(例如通过相同的Server ID配置),会导致MySQL服务器的压力倍增,同时也会增加网络带宽的消耗。

  3. YARN资源不足导致的任务堆积
    在YARN Session模式下,所有任务共享同一个Application Master(AM)。当AM资源紧张时,新任务无法正常初始化,导致任务堆积。这种情况下,所有任务可能会尝试重新连接MySQL数据库,进一步加剧网络和数据库的压力。

  4. 网络带宽的突发性占用
    如果多个CDC任务同时进入initing状态并尝试初始化,它们可能会同时发起对MySQL Binlog的读取请求,导致网络带宽瞬间被占满。


解决方案

为了避免类似问题再次发生,可以从以下几个方面进行优化和调整:

1. 优化CDC任务的Binlog读取

  • 启用CDC Source复用
    通过为多个CDC任务配置相同的server-id,可以实现Binlog连接的复用,减少对MySQL服务器的压力以及网络带宽的占用。

    'server-id' = '100-200'
    

    这里的server-id范围应根据实际任务数量进行合理分配。

  • 限制Binlog读取范围
    确保每个CDC任务只读取必要的表数据,避免读取整个实例的Binlog。可以通过table-name正则表达式精确指定需要同步的表。

2. 调整YARN资源配置

  • 增加AM资源
    在YARN Session模式下,AM的资源分配直接影响任务的初始化速度。可以通过以下参数增加AM的内存和CPU资源:

    yarn.applicationmaster.memory=4096
    yarn.applicationmaster.vcores=2
    
  • 限制并发任务数
    避免一次性提交过多任务,建议分批提交任务,并监控AM的资源使用情况。可以通过YARN的队列管理功能限制单个Session中的任务数量。

3. 优化网络带宽使用

  • 引入Kafka作为中间层
    将MySQL的Binlog数据先同步到Kafka消息队列中,再由Flink消费Kafka中的数据。这种方式可以解耦MySQL和Flink之间的直接连接,减少网络带宽的瞬时占用。

  • 调整Flink的网络缓冲区大小
    通过调整Flink的网络缓冲区参数,可以减少网络传输的峰值压力:

    taskmanager.network.memory.fraction=0.1
    taskmanager.network.memory.min=64mb
    taskmanager.network.memory.max=1gb
    

4. 监控与告警

  • 监控网络带宽和数据库压力
    使用阿里云的监控工具(如ARMS或CloudMonitor)实时监控Flink作业的网络带宽使用情况以及MySQL数据库的压力指标(如Binlog读取延迟、连接数等)。

  • 设置资源使用告警
    在YARN和Flink中配置资源使用告警,当AM资源不足或网络带宽接近上限时,及时通知运维人员进行干预。

5. 任务启动策略优化

  • 避免任务堆积
    在YARN Session模式下,确保每次提交的任务数量不超过AM的承载能力。可以通过以下方式优化任务启动策略:
    • 分批提交任务。
    • 使用Flink的savepoint机制,确保任务可以在失败后快速恢复,而不是重新初始化。

总结与建议

此次问题的根本原因在于多个CDC任务并发读取MySQL Binlog导致的网络带宽占用过高,以及YARN资源不足引发的任务堆积。为了避免类似问题再次发生,建议采取以下措施: 1. 启用CDC Source复用,减少Binlog连接数。 2. 增加YARN AM资源,避免任务堆积。 3. 引入Kafka作为中间层,解耦MySQL和Flink之间的直接连接。 4. 优化网络带宽使用,调整Flink的网络缓冲区参数。 5. 加强监控与告警,及时发现并处理资源瓶颈。

通过以上优化措施,可以有效降低网络带宽的占用,提升系统的稳定性和可靠性。

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