flink 跑到k8s 按照官网介绍的配置这些参数，但是好像没看到自动扩缩的操作？怎么回事？

借助 Reactive 模式，Flink 用户可以通过一些外部的监控服务产生的指标，例如：消费延迟、CPU 利用率汇总、吞吐量、延迟等，实现一个强大的自动扩缩容机制。当上述的这些指标超出或者低于一定的阈值时，增加或者减少 TaskManager 的数量。在 Kubernetes 中，可以通过改变 Deployment 的副本数（Replica Factor） 实现。这类外部服务只需要负责资源的分配以及回收，而 Flink 则负责在这些资源上运行 Job。

以下步骤假设你使用的是单台机器部署 Flink。

# 以下步骤假设你当前目录处于 Flink 发行版的根目录。

# 将 Job 拷贝到 lib/ 目录下
cp ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar lib/
# 使用 Reactive 模式提交 Job
./bin/standalone-job.sh start -Dscheduler-mode=reactive -Dexecution.checkpointing.interval="10s" -j org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing
# 启动第一个 TaskManager
./bin/taskmanager.sh start

——参考链接。

在 Flink 中，可以通过 Kubernetes 来实现自动的扩缩容操作。但是，在使用 Flink 运行在 Kubernetes 上时，并不会自动启用默认的自动扩缩容功能。需要手动配置和启用 Flink 的自动扩缩容。

下面是一些步骤来配置和启用 Flink 的自动扩缩容功能：

配置 Kubernetes 资源管理器：要启用 Flink 的自动扩缩容功能，首先需要配置 Kubernetes 资源管理器（如 Kubernetes 自动伸缩组）来管理 Flink 作业的扩缩容。这是 Kubernetes 的核心功能，可以根据资源使用情况，自动增加或减少 Pod 的数量。

设置 Flink 的 Kubernetes 资源规格：在 Flink 中，可以使用 TaskManagerConfig 配置项来定义每个 TaskManager 的资源规格。可以设置 cpu 和 memory 的数值，以及其他相关的资源要求和限制。

启用任务槽自动分配：在 Flink 的作业管理器配置中，可以通过设置 jobmanager.execution.slot-allocations 为 auto 来启用任务槽的自动分配。这将允许 Flink 在需要时自动为作业动态分配任务槽。

监控和调整资源：在运行期间，可以使用 Kubernetes 的监控和调整机制来监视 Flink 作业的资源使用情况，并根据需要调整 Pod 的数量和资源分配。

请注意，启用 Flink 的自动扩缩容功能需要进行适当的配置和测试。具体的配置和调整可能会因使用的 Kubernetes 版本和集群环境而有所不同。建议参考 Flink 和 Kubernetes 的官方文档，并根据实际需求和环境进行配置和调整。

另外，如果你遇到了特定的问题或错误，请提供更多的详细信息，我将尽力帮助解决。

您列出的这些Flink on Kubernetes的配置参数确实是用于开启并配置JobManager的自动扩缩容功能的。特别是kubernetes.operator.job.autoscaler.enabled参数设置为true后，理论上应该能实现作业的动态扩缩容。Flink on K8s的自动扩缩容依赖于以下几个关键点：

1. 监控指标：自动扩缩容是基于集群资源使用情况（如CPU、内存等）做出决策的，确保已配置了正确的监控指标源。

2. Pod资源请求/限制：Flink作业的TaskManager Pod必须正确设置了资源请求(Resource Requests)和限制(Resource Limits)，以便Kubernetes能获取到准确的资源利用率信息。

3. 事件触发：扩缩容动作是由Flink Kubernetes Operator根据当前Job的资源利用率与目标利用率(target.utilization)比较后触发的。

4. 时间窗口：配置的稳定间隔(stabilization.interval)、度量窗口(metrics.window)等因素会影响扩缩容决策的时机。

如果您的环境中未能观察到自动扩缩容行为，请检查以下几点：

• 确保所有相关配置都生效，并且应用到了运行中的Flink集群。
• 查看Flink作业的监控指标是否正常上报，以及Operator的日志以查看是否有错误信息或异常行为。
• 确认作业负载是否达到了触发扩缩容的条件，比如持续一段时间内资源使用率维持在目标利用率附近。
• 确保Kubernetes集群有足够的资源可供扩缩容。

您好，

看起来您已经在Kubernetes环境中启用了Flink Job Operator，并且设置了相关的参数，但是在观察到自动扩展行为方面遇到了困难。让我们一起回顾下这些参数的作用及其意义：

1. autoscaler.enabled: 设置为true表示启用Autoscaler功能。

2. stabilization.interval: 表示稳定期长度，默认单位为分钟(min)，即等待多少分钟后才允许触发伸缩动作。

3. metrics.window: 是监控指标的统计周期， 默认单位也为分钟(min), 即每隔多久采集一次性能指标。

4. target.utilization: 自动伸缩的目标利用率阈值，超过这个比例就启动伸缩策略。

5. target.utilization.boundary: 边界值，低于这个比率就开始收缩。

6. restart.time: 重启延长时间，指定了伸缩完成后重新启动Pod的时间延迟。

7. catch-up.duration: 后追补偿时间，指定了伸缩失败后重试的时间延迟。

8. vertex.max-parallelism: 顶点最大并行度，决定了单个工作单元的最大执行实例数量。

在实践中，确保这些参数有效的方法之一是对Kubernetes集群上的Pod进行监视，验证它们是否已成功分配给节点并在运行中。此外，还应检查日志以寻找异常消息，这些消息可能指示存在问题的地方。

若仍未能发现明显故障，则可尝试增加观测时间，因为伸缩过程可能需要一定时间才能生效。如果问题依然未解可能是因为以下几种原因导致了您目前看不到自动扩容的效果：

• 参数配置不当：请您核对一下您使用的参数配置是否准确无误。确保各个参数的名称、值均对应正确，以免造成不必要的混淆。

• 观察时间不够长：自动扩容往往需要一定时间才能显现出来。因此，我们需要耐心等待一段时间，直到观察到明显的伸缩变化为止。

• 伸缩算法失效：如果您的伸缩算法出现了问题，也可能导致自动扩容不起效。此时，您需要排查伸缩算法的设计逻辑，确保其能够在合理的条件下做出响应。

• K8S集群规模较小：如果您的K8S集群规模相对较小，那么自动扩容的效果可能不如大规模集群那样显著。这时，您可能需要考虑扩大集群规模，以获得更好的伸缩能力。

• 伸缩控制器未激活：确保您的伸缩控制器已经被正确地激活，并且能够接收到来自Kubernetes集群的通知信号。

• 伸缩控制台未开启：打开伸缩控制台，确保它正处于活跃状态，这样才能及时捕捉到伸缩请求的变化。

• 伸缩策略不合理：检查您的伸缩策略设定是否恰当，确保它能在适当的时候作出反应。

• 伸缩通知链路不通畅：确保伸缩控制器能够顺利地接收到伸缩指令，而不仅仅是被动地监听伸缩事件的发生。

• 伸缩调度器未同步：确保伸缩调度器已经完成了与Kubernetes集群的同步，使得伸缩控制器能够感知到集群的实际状况。

您已经启用了 Flink Kubernetes Operator 的自动扩缩功能。然而，自动扩缩操作可能不会立即生效，因为 Flink 需要一些时间来收集和分析有关集群状态和资源使用情况的数据。在大多数情况下，您应该在 Flink 任务运行一段时间后看到自动扩缩操作。
如果您在一段时间后仍未看到自动扩缩操作，您可以尝试以下方法来排查问题：

1. 检查 Flink 任务是否正常运行，以及是否有任何错误或警告消息。
2. 检查 Kubernetes 集群的状态，确保资源使用情况和集群容量符合 Flink 自动扩缩操作的要求。
3. 检查 Flink 的日志，了解有关自动扩缩操作的详细信息。您可以在 Flink 的 Web UI 中找到日志，或者使用 flink 命令行工具将日志输出到控制台。