我们在使用Flink程序进行流式数据处理时，由于种种原因难免会遇到性能问题，如我们在使用Flink程序消费kafka数据，可能会遇到kafka数据有堆积的情况，并且随着时间的推移，数据堆积越来越多，这就表名消费处理数据的速度没有跟上生产的速度。面对这种情况，我们如何知道到底哪个环节造成性能瓶颈问题，这就需要我们对flink作业链路进行分析排查，找出存在瓶颈的算子。好在flink为我们提供了任务监控的Web UI，我们可以可以通过监控的算子反压情况找出性能瓶颈的算子。
Flink 1.5 之前是基于 TCP 流控 + bounded buffer 实现反压。
Flink 1.5 之后实现了自己托管的 credit -- based 流控机制，在应用层模拟 TCP 的流控机制。
反压如果不能得到正确的处理，可能会影响到 checkpoint 时长和 state 大小，甚至可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。
Flink的反压机制
Flink的反压（BackPressure）机制是通过周期性对taskManager线程的栈信息采样，计算被阻塞在请求输出Buffer的线程比率来确定，默认情况下，比率在0.1以下为OK，0.1到0.5为LOW，超过0.5则为HIGH。算子链如果存在反压，则意味着某个算子存在瓶颈，即其处理速率跟不上上游发送数据的速率，从而需要对上游进行限速，影响任务整体处理性能。所以，我们需要找出存在性能瓶颈的算子节点，优化对应的算子，才能解决整体的性能问题。算子是否存在反压，可以通过Flink任务提供的Web UI的反压状态表现出来，根据算子链的反压状态，找出存在性能瓶颈的算子，从而有针对性的进行优化。比如，我们的流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速率跟不上生产速率，从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。
反压场景进行分析及应对处理
下面对flink任务常见的反压场景进行分析及应对处理：
- kafka数据有堆积，但所有算子反压都正常(蓝色)
该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。
- 作业首个或非倒数第二个算子反压很高(红色)
该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。
- 作业最后一个算子反压正常(蓝色)，但前面的算子都高反压(红色)
该场景说明性能瓶颈点在sink算子（Vertex3），可以通过调整sink.parallelism来优化.但还需要根据对应的具体数据源具体优化，比如对于JDBC数据源，可以通过调整写出批次及刷写时间(sink.buffer-flush.max-rows 、sink.buffer-flush.interval)等。
- 反压算子下游有多个算子
如下，作业一个算子反压高(红色)，而后后续多个并行算子反压正常(蓝色)
该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。
inPoolUsage 监控
总结
依次算子链从前往后找到最后一个反压算子节点，则瓶颈一般为该节点的下游节点，如果其下游有多个节点，则通过查看其所有下游节点的Metrics监控的buffers.inPoolUsage，如果某节点的buffers.inPoolUsage长期为1，则该节点即为瓶颈节点。