Flink大状态和Checkpoint调优

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2. 状态和Checkpoint调优

2.1 大状态调优

我们生产大多数会使用 fsState ,memState程序挂了状态就丢了,应该没人会在生产使用,但是涉及到一些大状态,fsState效率很低,这时候会选择 rocksDbState

  1. RocksDb 为什么效率高

基于 LSM Tree 实现,类似 Hbase 的读写方式,

state.backend.local-recovery: true

写数据内存即返回,查数据先查 blockCache,

  1. 开启 state 性能访问监控

开启监控会对性能有影响,但是对 rocksDbStateBackend 来说影响不大,大概 1%,但是有监控可以快速定位问题

java 复制代码
-Dstate.backend.latency-track.keyed-state-enabled=true
  1. 开启增量检查点

    state.backend.incremental: true #默认 false,改为 true。

  2. 开启本地恢复

Flink任务失败时,可以基于本地的状态信息恢复任务

state.backend.incremental: true #默认 false,改为 true。
  1. 多目录设置

有多块磁盘,可以考虑设置多目录

state.backend.rocksdb.localdir: 
/data1/flink/rocksdb,/data2/flink/rocksdb,/data3/flink/rocksdb

2.2 checkpoint 间隔时长设置

一般checkpoint 间隔时长设置为 1-5分钟,比如阿里云我们都使用默认的 180S,但是对于一些大状态尤其是 Hdfs 储存时比较慢,可以设置 5-10分钟,并且设置两次 Checkpoint 至少间隔 4-8分钟

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