Flink 在字节跳动 OLAP 作业调度与查询执行优化实践

字节跳动优化 Flink：解决 HTAP 系统中的调度和执行挑战

引言

面向 HTAP 的 Flink 优化

字节跳动是一家技术巨头，其不断增长的数据分析需求推动了公司采用 Flink 作为其联机分析处理 (OLAP) 执行引擎。然而，在采用 Flink 的过程中，字节跳动遇到了作业调度和查询执行方面的挑战。

作业调度挑战

• 调度不灵活： Flink 的默认调度机制无法满足字节跳动的复杂调度需求。
• 资源利用率低： Flink 分配独立资源给每个作业，导致资源浪费。
• 故障恢复耗时： Flink 的重新执行整个作业的故障恢复机制耗时很长。

查询执行挑战

• 查询性能差： Flink 的批处理模式执行查询，导致性能不佳。
• 内存占用高： Flink 在内存中存储中间结果，导致内存占用高。
• 查询并发度低： Flink 默认只能并发执行一个查询。

优化措施

作业调度优化

• 自定义调度器： 开发了一个灵活的调度器，满足复杂需求。
• 资源共享： 将多个作业共享同一个资源池，提高资源利用率。
• 故障恢复优化： 引入增量快照和检查点，缩短故障恢复时间。

查询执行优化

• 流式处理： 采用流式处理模式，将查询分解为多个任务，提高性能。
• 内存管理： 实现内存管理机制，有效管理内存占用，防止溢出。
• 查询并发度提升： 优化查询引擎，支持并发执行多个查询。

代码示例

自定义作业调度器

class CustomJobScheduler extends JobScheduler {

    @Override
    public List<JobVertex> schedule(JobGraph jobGraph) {
        // 自定义调度逻辑
        return scheduledJobVertices;
    }
}

流式查询执行

ExecutionConfig executionConfig = ExecutionConfig.newBuilder(executionConfig)
        .setExecutionMode(ExecutionMode.PIPELINED)
        .build();

实践效果

优化措施显着改善了字节跳动的作业调度和查询执行：

• 作业调度： 更加灵活，资源利用率提高，故障恢复时间缩短。
• 查询执行： 查询性能大幅提升，内存占用降低，查询并发度提高。

结语

字节跳动在 Flink 优化方面的成功经验为其他企业采用 Flink 构建 OLAP 系统提供了有价值的参考。随着 Flink 的持续发展，它将在 OLAP 领域发挥越来越关键的作用。

常见问题解答

1. Flink 最适合哪种类型的 OLAP 负载？
   Flink 适合具有高并发、低延迟需求的 OLAP 负载。

2. 如何优化 Flink 的内存使用？
   使用内存管理机制、流式处理和自定义内存池。

3. 如何提升 Flink 的查询并发度？
   优化查询引擎，启用并发查询执行，并使用资源管理技术。

4. Flink 与其他 OLAP 系统有何不同？
   Flink 的流式处理功能、可扩展性和灵活性使其脱颖而出。

5. 字节跳动如何衡量 Flink 优化效果？
   通过性能基准测试、资源利用率监控和用户反馈收集数据。