Flink CDC里请问我有个需求是我们写了一个Function要怎么实现？

在Flink CDC中，您希望通过metrics.reporter记录每个规则的耗时，并将这些指标通过JMX上报。以下是对您的问题的详细解答和操作步骤：

1. 使用JMX上报指标的基本原理

JMX（Java Management Extensions）是Java提供的一种标准机制，用于监控和管理Java应用程序的运行状态。Flink支持通过JMX Reporter将自定义指标暴露给外部监控系统。当您配置了JMX Reporter后，Flink会将指标注册到MBean Server中，您可以通过JMX客户端工具（如JConsole或VisualVM）查看这些指标。

2. 配置JMX Reporter

为了启用JMX Reporter，您需要在Flink的配置文件flink-conf.yaml中添加以下内容：

metrics.reporter.jmx.class: org.apache.flink.metrics.jmx.JMXReporter
metrics.reporter.jmx.port: 9099-9100

• metrics.reporter.jmx.class：指定使用JMX Reporter。
• metrics.reporter.jmx.port：指定JMX服务监听的端口范围。您可以根据需要调整端口范围。

注意：确保Flink集群的防火墙规则允许访问配置的JMX端口。

3. 在RuleFunction中注册自定义指标

在您的RuleFunction中，可以通过Flink的MetricGroup注册自定义指标。以下是一个示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.metrics.Gauge;

public class RuleFunction extends RichMapFunction<String, String> {

    private transient long ruleExecutionTime;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 注册自定义指标
        getRuntimeContext()
            .getMetricGroup()
            .gauge("ruleExecutionTime", new Gauge<Long>() {
                @Override
                public Long getValue() {
                    return ruleExecutionTime;
                }
            });
    }

    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 模拟规则处理逻辑
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            // 假设这里是规则处理逻辑
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        ruleExecutionTime = endTime - startTime;

        return value;
    }
}

• Gauge：用于动态获取指标值。在这里，我们通过ruleExecutionTime记录每条数据处理规则的耗时。
• getRuntimeContext().getMetricGroup()：获取当前任务的MetricGroup，用于注册自定义指标。

4. 查看JMX指标

配置完成后，您可以通过以下方式查看JMX指标：

方法一：使用JConsole

1. 启动Flink作业。
2. 打开终端，运行以下命令启动JConsole：

   jconsole
   

3. 在JConsole中，选择对应的Flink进程（通常显示为org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner）。
4. 切换到MBeans选项卡，找到org.apache.flink命名空间下的自定义指标ruleExecutionTime。

方法二：使用VisualVM

1. 安装并启动VisualVM。
2. 在VisualVM中连接到Flink进程。
3. 切换到MBeans插件，查看org.apache.flink命名空间下的指标。

5. 其他上报方式的建议

如果您没有Prometheus，但希望尝试其他上报方式，可以考虑以下方案：

方案一：使用SLF4J记录日志

通过SLF4J将指标写入日志文件，便于后续分析。例如：

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class RuleFunction extends RichMapFunction<String, String> {

    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(RuleFunction.class);

    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 模拟规则处理逻辑
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            // 假设这里是规则处理逻辑
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long ruleExecutionTime = endTime - startTime;

        // 记录耗时到日志
        LOG.info("Rule execution time: {} ms", ruleExecutionTime);

        return value;
    }
}

方案二：通过HTTP调用外部服务

如果您的团队有独立的服务接收指标数据，可以通过HTTP请求将指标发送到该服务。例如：

import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.io.OutputStream;

public class RuleFunction extends RichMapFunction<String, String> {

    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 模拟规则处理逻辑
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            // 假设这里是规则处理逻辑
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long ruleExecutionTime = endTime - startTime;

        // 发送指标到外部服务
        sendMetricsToService(ruleExecutionTime);

        return value;
    }

    private void sendMetricsToService(long ruleExecutionTime) throws Exception {
        URL url = new URL("http://your-service-endpoint/metrics");
        HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        conn.setRequestMethod("POST");
        conn.setDoOutput(true);

        String jsonInputString = "{\"ruleExecutionTime\": " + ruleExecutionTime + "}";

        try (OutputStream os = conn.getOutputStream()) {
            byte[] input = jsonInputString.getBytes("utf-8");
            os.write(input, 0, input.length);
        }

        int responseCode = conn.getResponseCode();
        if (responseCode != 200) {
            throw new RuntimeException("Failed to send metrics: " + responseCode);
        }
    }
}

6. 重要注意事项

• 性能影响：在高并发场景下，频繁记录指标可能对性能产生一定影响。建议根据实际需求调整指标采集频率。
• 资源限制：确保Flink集群有足够的资源支持指标采集和上报。
• 安全性：如果使用HTTP上报指标，请确保通信链路的安全性（如使用HTTPS）。

通过以上步骤，您可以优雅地实现规则耗时的记录和上报，并通过JMX或其他方式查看指标信息。