Flink 实战：自定义聚合函数统计网站 TP 指标

2023-10-12 10:11:20

在 Flink 中使用自定义聚合函数统计网站 TP 指标：深入探究

什么是 TP 指标？

在网站性能测试中，TP 指标（例如 TP50、TP95、TP99）是衡量请求响应时间的关键标准。TPn 表示在给定时间段内，网站响应时间低于或等于特定值 n% 的请求比例。例如，TP90 表示在给定时间段内，90% 的请求响应时间不超过某个值。

实时统计 TP 指标的重要性

实时统计 TP 指标对于网站性能监控和优化至关重要。这些指标提供了网站响应时间的实时视图，帮助我们及时识别性能问题并采取措施。

使用 Flink 的自定义聚合函数

Flink 流处理框架提供了一种强大的方法来实时统计 TP 指标，即使用自定义聚合函数。自定义聚合函数允许我们定义自己的聚合逻辑，从而在数据流上执行复杂计算。

如何编写自定义聚合函数？

编写自定义聚合函数需要以下步骤：

定义累加器状态： 用于存储中间聚合值。
定义 update() 方法： 用于更新累加器状态。
定义 merge() 方法： 用于合并来自多个并行实例的累加器状态。
定义 getFinalValue() 方法： 用于从累加器状态中获取最终结果。

示例代码：

以下是 TP90 聚合函数的示例代码：

public class TP90Aggregator implements AggregatorFunction<Long, TP90Accumulator, Double> {

    @Override
    public TP90Accumulator createAccumulator() {
        return new TP90Accumulator();
    }

    @Override
    public TP90Accumulator add(Long value, TP90Accumulator accumulator) {
        accumulator.add(value);
        return accumulator;
    }

    @Override
    public TP90Accumulator merge(TP90Accumulator a, TP90Accumulator b) {
        return a.merge(b);
    }

    @Override
    public Double getFinalValue(TP90Accumulator accumulator) {
        return accumulator.getTP90();
    }

    private static class TP90Accumulator {

        private long count;
        private long sum;
        private long max;

        public void add(Long value) {
            count++;
            sum += value;
            max = Math.max(max, value);
        }

        public TP90Accumulator merge(TP90Accumulator other) {
            count += other.count;
            sum += other.sum;
            max = Math.max(max, other.max);
            return this;
        }

        public Double getTP90() {
            return (double) (sum - (max * count / 100)) / (count - (count / 100));
        }
    }
}

如何使用自定义聚合函数？

我们可以按照以下步骤使用自定义聚合函数：

创建数据流： 包含要聚合的数据。
应用聚合函数： 使用 keyBy() 对数据流进行分区，并使用 aggregate() 应用聚合函数。
设置窗口： 指定聚合的时间范围。

示例代码：

DataStream<Long> responseTimes = ...;

SingleOutputStreamOperator<Double> tp90s = responseTimes
    .keyBy(partition -> partition)
    .aggregate(new TP90Aggregator(), WindowDescriptor.of(Time.seconds(60), Time.seconds(1)));