Flink 稳定性与功能性扩展：快手技术专家带来生产实践经验分享

2023-04-10 17:00:12

快手 Flink 实践：提升稳定性、容错性、性能和资源管理

稳定性建设

快手搭建了一系列平台来确保 Flink 集群的稳定性。故障自愈平台 自动检测和修复故障；监控告警平台 实时监控集群状态，及时发出告警；应急预案平台 提供快速响应和恢复方案。

容错性保障

Flink 作业的容错性由作业配置、Checkpoint 机制和 Savepoint 机制共同保证。作业配置 设置容错参数，如 Checkpoint 间隔和重启策略。Checkpoint 机制 定期将作业状态保存到外部存储，以便故障后恢复。Savepoint 机制 允许手动保存作业状态，为计划外中断提供保险。

性能优化和资源管理

作业配置、数据格式优化和资源管理共同提升 Flink 作业的性能。作业配置 优化并行度、内存大小和网络传输模式。数据格式优化 减少数据传输量。资源管理 优化资源利用率，提高作业性能。

具体实践

故障自愈平台： 使用故障检测算法、自动修复策略和运维平台，实现快速故障检测和自动修复。
作业配置优化： 根据业务特性和集群资源情况，调整并行度、内存和 Checkpoint 参数，实现资源利用最大化和性能最优化。
数据格式优化： 采用高效的二进制格式，压缩数据存储，减少网络传输量。
资源管理： 使用资源隔离机制，避免不同作业相互影响，保证作业稳定运行。

代码示例

// Checkpoint 配置
env.enableCheckpointing(5000); // Checkpoint 间隔为 5 秒
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
    3, // 尝试重启的次数
    5000 // 每次重启之间的间隔
)); // 重启策略

// 数据格式优化
DataStream<Row> source = env.readTextFile("/path/to/file")
    .map(new MapFunction<String, Row>() {
        @Override
        public Row map(String line) {
            return Row.of(
                Integer.valueOf(line.split(",")[0]), // 整型
                Double.valueOf(line.split(",")[1]), // 双精度浮点型
                line.split(",")[2] // 字符串
            );
        }
    });

// 资源管理
env.setParallelism(4); // 设置并行度为 4
env.setMaxParallelism(16); // 设置最大并行度为 16
env.disableOperatorChaining(); // 禁用算子链式化