你想提高Apache Flink应用程序的可靠性和性能吗？看看这些指标

后端

2022-11-23 20:32:53

Flink 监控：确保应用程序可靠性和性能

简介

监控是保持 Apache Flink 应用程序快速可靠运行的关键部分。通过监控，您可以深入了解应用程序的运行状况，及时发现和解决问题。Flink 提供了一系列监控指标，涵盖应用程序的方方面面，让您全面掌握其性能和健康状况。

Flink 监控指标

Flink 监控指标丰富且全面，涵盖以下关键方面：

应用程序延迟： 端到端延迟、记录延迟和处理延迟
吞吐量： 每秒处理的记录数和数据量
资源利用率： CPU、内存和网络利用率
错误和异常： 任务失败、记录错误和异常
应用程序状态： 作业状态、任务状态和算子状态

如何监控 Flink 指标

Flink 提供了多种监控指标的方法：

Flink Web UI： 通过浏览器查看应用程序指标
Flink REST API： 查询和管理指标
Prometheus： 收集和存储指标
Grafana： 可视化指标
JMX： 通过 JMX 监控工具监控指标

Flink 监控工具

除了 Flink 自带的监控工具外，还有其他流行的 Flink 监控工具，如：

Flink Metrics Reporter： 收集和报告指标
Flink Dashboard： 可视化指标
Flink Monitor： 监控 Flink 应用程序

Flink 监控实践

有效监控 Flink 应用程序的关键在于：

选择相关指标： 根据应用程序需求选择相关的指标。
设置阈值： 设置指标阈值以触发警报，指示潜在问题。
定期审查： 定期审查指标以了解应用程序的长期趋势和变化。
解决问题： 及时解决指标中显示的问题，以保持应用程序正常运行。

代码示例

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.DiscardingSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.util.Preconditions;

public class FlinkMonitoringExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置参数
        ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
        int parallelism = params.getInt("parallelism", 1);

        // 创建数据源
        DataStream<Integer> source = env.addSource(new RandomIntegerSource());

        // 设置并行度
        source.setParallelism(parallelism);

        // 添加监控指标
        source.name("Random Integer Source");
        source.uid("random-integer-source");

        // 添加 Sink（这里使用 DiscardingSink 来丢弃数据，以专注于监控）
        source.addSink(new DiscardingSink<>());

        // 执行作业
        env.execute("Flink Monitoring Example");
    }

    // 自定义随机整数源
    public static class RandomIntegerSource implements SourceFunction<Integer> {

        private volatile boolean isRunning = true;

        @Override
        public void run(SourceContext<Integer> ctx) throws Exception {
            while (isRunning) {
                ctx.collect(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
                Thread.sleep(100);
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            isRunning = false;
        }
    }
}