Flink Metrics监控与 RestApi

kk大数据

发布于 2021-07-09 15:46:06

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一、Flink metrics简介

Flink 的 metrics 是 Flink 公开的一个度量系统，metrics 也可以暴露给外部系统，通过在 Flink 配置文件 conf/flink-conf.yaml 配置即可，Flink原生已经支持了很多reporter，如 JMX、InfluxDB、Prometheus 等等。

我们也可以自定义指标通过 metric 收集，实际开发时经常需要查看当前程序的运行状况，flink 提供了 UI 界面，有比较详细的统计信息。

但是 UI 界面也有不完善的地方，比如想要获取 flink 的实时吞吐。本文将详细介绍如何通过 metric 监控 flink 程序，自定义监控指标以及 metrics 在 flink 的 UI 界面的应用。

二、Metrics在UI页面上的应用

在 flink 的 UI 的界面上我们点击任务详情，然后点击 Task Metrics 会弹出如下的界面，在 add metic 按钮上我们可以添加我需要的监控指标。

注意：如果点击 Task Metrics 没有显示 Add metics 点击一下任务的 DAG 图就会显示出来，当我们点击了 DAG 图中某个算子的名字，那么 Add metric 显示的就是该算子的监控指标，且按照分区显示，算子名前置的数字就是分区号。

三、各个指标的含义

关于各个指标的含义官网上有详细介绍：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/monitoring/metrics.html#availability

四、自定义监控指标

案例：在map算子内计算输入的总数据，设置：

MetricGroup为：flink_test_metric，指标变量为：mapDataNub

DataStream<String> userData = kafkaData.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            Counter mapDataNub;
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                mapDataNub=  getRuntimeContext()
                       .getMetricGroup()
                       .addGroup("flink_test_metric")
                       .counter("mapDataNub");
            }
            @Override
            public String map(String s)  {
                String s1 ="";
                try {
                    String[] split = s.split(",");
                    long userID = Long.parseLong(split[0]);
                    long itemId = Long.parseLong(split[1]);
                    long categoryId = Long.parseLong(split[2]);
                    String behavior = split[3];
                    long timestamp = Long.parseLong(split[4]);
                    Map map = new HashMap();
                    map.put("userID", userID);
                    map.put("itemId", itemId);
                    map.put("categoryId", categoryId);
                    map.put("behavior", behavior);
                    map.put("timestamp", timestamp);
                    s1 = JSON.toJSONString(map);
                    mapDataNub.inc();
                    System.out.println("数据"+map.toString());
                } catch (NumberFormatException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return  s1;
            }

程序启动之后就可以在任务的ui界面上查看

注意点：

搜索自定义或者查看某个指标需要点击DAG图中对应算子的名称
指标的前缀0，1，2....是指算子的分区数
进行监控时，尽量不要对算子进行重命名，使用默认的名字，这样一套监控程序可以监控多个flink任务，比如对sink重新命名，如果不同的flink程序对sink的命名不一样，则一套监控无法监控多个flink程序

.addSink(KafkaSink.getProducer()).name("kafka_sink");

img

五、Flink UI 不显示算子数据接收和发送的条数

有时候我们Flink任务正常运行,数据也可以打印,而且都保存到数据库了,但是UI上面却不显示数据接收和发送的条数，导致无法进行指标监控和查查flink任务运行的具体情况，这是什么原因导致的呢？

原因：是因为默认情况下Flink开启了operator chain,所以当flink程序所有的算子都在一个chain里面时，也就是在一个DAG（task）里面,所有没有向下游发送数据,所以显示都为0。比如下图的情况所有指标都是0;

解决方案：第一种方法：在flink程序里添加自定义metric

第二种方法：使用startNewChain和disableChainin打断程序默认的operator chain

第三种方法：修改某个算子的并行度使其和上下游算子并行度不一致

六、Metric Reporter

Metrics可以暴露给外部系统，通过在flink配置文件conf/flink-conf.yaml配置即可，flink原生已经支持了很多reporter，如JMX、InfluxDB、Prometheus等等，同时也支持自定义reporter。

Flink自带了很多Reporter，包括JMX、InfluxDB、Prometheus等等，接下来介绍下InfluxDB Reporter的使用。

只需在flink配置文件conf/flink-conf.yaml中配置Influxdb相关信息即可，主要包括域名、端口号、用户密码等等。

flink1.10之后采用

metrics.reporter.influxdb.factory.class: org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporterFactory
metrics.reporter.influxdb.host: localhost
metrics.reporter.influxdb.port: 8086
metrics.reporter.influxdb.db: flink
metrics.reporter.influxdb.consistency: ANY
metrics.reporter.influxdb.connectTimeout: 60000
metrics.reporter.influxdb.writeTimeout: 60000
metrics.reporter.influxdb.interval: 30 SECONDS

flink1.10之前

metrics.reporters: influxdb
metrics.reporter.influxdb.class: org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporter
metrics.reporter.influxdb.host: localhost
metrics.reporter.influxdb.port: 8086
metrics.reporter.influxdb.db: flink_monitor
metrics.reporter.influxdb.username: flink-metrics
metrics.reporter.influxdb.password: 123

注意事项：收集flinkSQL任务的监控指标，如果用户书写的sql语句 insert into 或者insert overwrite 中单引号带有换行符，写入influxdb会报错

查看influxdb收集到监控信息，发现会自动给我生成数据库和measurement，所有的指标都存储在了具体的measurement中。

七、flink metric监控程序

前面介绍了flink公共的监控指标以及如何自定义监控指标，那么实际开发flink任务我们需要及时知道这些监控指标的数据，去获取程序的健康值以及状态。这时候就需要我们通过 flink REST API ，自己编写监控程序去获取这些指标。很简单，当我们知道每个指标请求的URL,我们便可以编写程序通过http请求获取指标的监控数据。

八、flink REST API监控程序

为了获取flink任务运行状态和吞吐量我们需要注意一下两点：

flink集群模式需要知道 JobManager 的地址和端口（5004）
对于 flink on yarn 模式来说，则需要知道 RM 代理的 JobManager UI 地址,例如 http://yarn-resource-manager-ui/proxy/application_155316436xxxx_xxxx

1.获取flink任务运行状态(我们可以在浏览器进行测试，输入如下的连接)

http://yarn-resource-manager-ui/proxy/application_155316436xxxx_xxxx/jobs

返回的结果

{
 jobs: [{
   id: "ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4",
   status: "RUNNING"
  }
 ]
}

2.获取 job 详情

需要在/jobs/jobid

http://yarn-resource-manager-ui/proxy/application_155316436xxxx_xxxx/jobs/ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4

{
 jid: "ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4",
 name: "Test",
 isStoppable: false,
 state: "RUNNING",
 start - time: 1551577191874,
 end - time: -1,
 duration: 295120489,
 now: 1551872312363,
 。。。。。。
      此处省略n行
    。。。。。。
   }, {
    id: "cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2",
    parallelism: 12,
    operator: "",
    operator_strategy: "",
    description: "Source: Custom Source -&gt; Flat Map",
    optimizer_properties: {}
   }
  ]
 }
}

九、更灵活的方式获取每个指标的请求连接

有人可能会问，这么多指标，难道我要把每个指标的请求的URL格式都记住吗？

今天教大家一个小技巧，一个前端技术，就是进入flink任务的UI界面，按住F12进入开发者模式，然后我们点击任意一个metric指标,便能立即看到每个指标的请求的URL。比如获取flink任务的背压情况：

如下图我们点击某一个task的status，按一下f12，便看到了backpressue,点开backpressue就是获取任务背压情况的连接如下：

http://127.0.0.1/proxy/application_12423523_133234/jobs/86eb310874aeccb37b58ae2892feced3/vertices/cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2/backpressure

请求连接返回的json字符串如下：我们可以获取每一个分区的背压情况，如果不是OK状态便可以进行任务报警，其他的指标获取监控值都可以这样获取简单而又便捷。

十、案例：实时获取yarn上flink任务运行状态

我们使用 flink REST API的方式，通过http请求实时获取flink任务状态，不是RUNNING状态则进行电话或邮件报警，达到实时监控的效果。

public class SendGet {
    public static String sendGet(String url) {
        String result = "";
        BufferedReader in = null;
        try {
            String urlNameString = url;
            URL realUrl = new URL(urlNameString);
            // 打开和URL之间的连接
            URLConnection connection = realUrl.openConnection();
            // 设置通用的请求属性
            connection.setRequestProperty("accept", "*/*");
            connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
            connection.setRequestProperty("user-agent",
                    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)");
            // 建立实际的连接
            connection.connect();
            in = new BufferedReader(new InputStreamReader(
                    connection.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                result += line;
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("发送GET请求出现异常！" + e);
            e.printStackTrace();
        }
        // 使用finally块来关闭输入流
        finally {
            try {
                if (in != null) {
                    in.close();
                }
            } catch (Exception e2) {
                e2.printStackTrace();
            }
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String s = sendGet("http://127.0.0.1:5004/proxy/application_1231435364565_0350/jobs");
        JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s);
        String string = jsonObject.getString("jobs");
        String substring = string.substring(1, string.length() - 1);
        JSONObject jsonObject1 = JSONObject.parseObject(substring);
        String status = jsonObject1.getString("status");
        System.out.println(status);
    }
}

结果