因此，这些也体现了 RocksDB 调优的难点：容易顾此失彼，且需要在读放大（例如本来想读 1 KB 的数据，结果不得不读取 10 KB 的数据才能得到想要的，则读放大因子是 10）、写放大（例如本来想写...相对于默认的 LEVEL 方式，UNIVERSAL 属于 Tiered 的一种，可以减少写放大效应，但是副作用是会增加空间放大和读放大效应，因此只适合写入量较大而读取不频繁，同时磁盘空间足够的场景。...默认值为 4，可以调大一些，以减少 Compaction 操作的频率（但是会带来 Compaction 时间的延长）。...同样的，1.10 新版的 Flink 提供了全自动的 RocksDB 内存管理（Managed）[6]，以大大简化容器环境下内存的最大用量设置，避免因为超过了允许使用的最大内存量而被系统 KILL 或发生...经过我们的调研，对默认参数进行优化后，读性能有将近 800% 的提升，而写性能也有不同程度的改善，因此 RocksDB 调优是非常值得进行的。
主要包含以下四个方面： TaskManager内存模型调优 网络栈调优 RocksDB与状态调优 其他调优项 本文基于Flink 1.12版本。...图2 Web UI展示的内存分配情况 1.5 调优概览 理解TaskManager内存模型是开展调优的大前提，进行调优的宗旨就是：合理分配，避免浪费，保证性能。...如果不使用RocksDB状态后端，可设为0，因为其他状态后端下的本地状态会存在TaskManager堆内存中。后文会详细讲解RocksDB相关的调优项。...如上图所示，每个TaskManager既可以是Server（发送端）也可以是Client（接收端），并且它们之间的TCP连接会被复用，以减少资源消耗。...而调优前作业的t. m. managed. fraction是默认的0.1，并且还对RocksDB高级参数做了一些无谓的修改，性能表现不佳。
在我们的业务场景下，我们的 QPS 比较低且没有很高的波动，同时相比起其他的图数据库，Nebula Graph 具有更小的闲时内存占用，所以我们可以通过使用内存配置更低的机器去运行 Nebula Graph...这里是整个架构设计 图片 四、使用 Nebula Graph 时我们如何调优？...前面讲过 Nebula Graph 的一个很大的优势就是可以使用原生 RocksDB 参数进行调优，减少学习成本，关于调优项的具体含义以及部分调优策略我们分享如下： RocksDB 参数 含义 max_total_wal_size...RocksDB 的写缓存，对于 Direct IO 模式的话，调优该参数很重要。...如果此参数为 true，那么 RocksDB 将严格的按照 wal_bytes_per_sync 和 bytes_per_sync 的设置刷盘，即每次都刷新完整的一个文件，如果此参数为 false 则每次只刷新部分数据
TaskManager 内存分区总览我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 5 开始介绍 ，并加以批注：图的左边标注了每个区域的配置参数名，右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend...高级内容：对于使用 HashMapStateBackend（旧版本称之为 FileSystem StateBackend）的流作业用户，如果在进程总内存固定的前提下，希望尽可能提升任务堆的空间，则可以减少...在我之前的 Flink on RocksDB 参数调优指南 7 文章中，也有提到 RocksDB 内存调优的各项参数，其中 MemTable、Block Cache 都是托管内存空间的用量大户。...为了避免手动调优的繁杂，Flink 新版内存管理默认将 state.backend.rocksdb.memory.managed 参数设为 true，这样就由 Flink 来计算 RocksDB 各部分需要用多少内存...因此在生产环境下，如果 RocksDB 频繁造成内存超用，除了调大 Managed 托管内存外，也可以考虑调大 Overhead 区空间，以留出更多的安全余量。
TaskManager 内存分区总览 我们从 Flink 官网文档的 内存分区图 [5] 开始介绍 ，并加以批注：图的左边标注了每个区域的配置参数名，右边则是一个调优后的、使用 HashMapStateBackend...高级内容：对于使用 HashMapStateBackend（旧版本称之为 FileSystem StateBackend）的流作业用户，如果在进程总内存固定的前提下，希望尽可能提升任务堆的空间，则可以减少...在我之前的 Flink on RocksDB 参数调优指南 [7] 文章中，也有提到 RocksDB 内存调优的各项参数，其中 MemTable、Block Cache 都是托管内存空间的用量大户。...为了避免手动调优的繁杂，Flink 新版内存管理默认将 state.backend.rocksdb.memory.managed 参数设为 true，这样就由 Flink 来计算 RocksDB 各部分需要用多少内存...因此在生产环境下，如果 RocksDB 频繁造成内存超用，除了调大 Managed 托管内存外，也可以考虑调大 Overhead 区空间，以留出更多的安全余量。
优化思路三：RocksDB性能调优 仔细分析这个SQL作业，是对一个联合主键的字段做group by，那么state一定会非常大。...只剩下调优RocksDB一条路了。根据之前对HBase的LSM原理的理解，进行知识迁移，马上对RocksDB有了一定的认识。...在HBase中调优效果最明显无乎： blockcache读缓存、memStore写缓存、增加布隆过滤器、提升compact效率 沿着这个思路，再查阅了一番RocksDB资料后，决定先对如下参数进行调优...因此我的调优经验是，如果需要增加 Block Size 的大小来提升读写性能，请务必一并增加 Block Cache Size 的大小，这样才可以取得比较好的读写性能。...感悟 性能调优就如同把脉治病，关键在于对症下药。 前期，要分析当前场景下真正制约性能的瓶颈所在，后期，在症结处用效果最明显的方式处理症结。
TiKV 底层使用了 RocksDB 作为存储引擎，然而 RocksDB 配置选项很多，很多情况下只能通过反复测试或者依靠经验来调优，甚至连 RocksDB 的开发者都自嘲，他们没办法弄清楚每个参数调整对性能的影响...如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。...我们从 AutoML 中得到启发，希望能用 Automated Hyper-parameter Tuning 中的一些方法来对数据库参数进行自动调优。...另外它在 深度学习参数调优 中也有应用。...虽然一般来说写入时需要关闭 compaction 以提升性能，但分析后发现由于 TiKV 使用了 Percolator 进行分布式事务，写流程也涉及读操作（写冲突检测），所以关闭 compaction
作者：吴毅 王远立 TiKV 底层使用了 RocksDB 作为存储引擎，然而 RocksDB 配置选项很多，很多情况下只能通过反复测试或者依靠经验来调优，甚至连 RocksDB 的开发者都自嘲，他们没办法弄清楚每个参数调整对性能的影响...如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本，同时也可能在调优的过程中，发现一些人工想不到的信息。...我们从 AutoML 中得到启发，希望能用 Automated Hyper-parameter Tuning 中的一些方法来对数据库参数进行自动调优。...另外它在 深度学习参数调优 中也有应用。...虽然一般来说写入时需要关闭 compaction 以提升性能，但分析后发现由于 TiKV 使用了 Percolator 进行分布式事务，写流程也涉及读操作（写冲突检测），所以关闭 compaction
1、资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略...1.3 RocksDB大状态调优 RocksDB 是基于 LSM Tree 实现的（类似HBase），写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB 的写请求效率比较高。...以下几个调优参数： 设置本地RocksDB多目录 在flink-conf.yaml中配置： state.backend.rocksdb.localdir: /data1/flink/rocksdb,/data2...针对特定的资源调优Flink 通过增加并行度或增加集群中的服务器数量来横向扩展 减少瓶颈算子上游的并行度，从而减少瓶颈算子接收的数据量（不建议，可能造成整个Job数据延迟增大） 2.2.2 垃圾回收（GC...此时，经过优化器识别后，Flink可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
一、RocksDB的核心特性 高性能：RocksDB针对高速存储设备进行了优化，它利用了一系列的技术手段，如多线程紧凑写、数据压缩和延迟删除等，以实现高性能的读写操作。...可调优性：RocksDB提供了丰富的配置选项，允许开发者根据具体的应用场景和工作负载特性进行调优，从而获得最佳的性能表现。...二、RocksDB的内部结构 RocksDB的内部结构可以分为几个关键组件： MemTable：这是一个内存中的数据结构，用于缓存最近的写入操作。...这大大减少了状态访问的延迟，因为本地磁盘访问通常比网络访问要快得多。 高效写入：RocksDB 使用了 Write-Ahead Logging（WAL）和内存中的 MemTable 来优化写入操作。...这些压缩算法可以减少磁盘空间的使用，并提高读取性能，因为更少的数据需要从磁盘加载到内存中。
在 RocksDB 的写入过程中，数据经过序列化后写入到WriteBuffer，WriteBuffer 写满后转换为 Immutable Memtable 结构，再通过 RocksDB 的flush 线程从内存...RocksDBKeyedStateBackend增量快照介绍 这里介绍一下大家在大状态场景下经常需要调优的 RocksDBKeyedStateBackend 增量快照。...RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。 但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。...调整RockSDB的预定义选项 Flink针对不同的设置为RocksDB提供了一些预定义选项，如果调整预定义选项达不到预期，再去调整block、writebuffer等参数。...增加write_buffer和level阈值大小 RocksDB中，每个State使用一个Column Family，每个Column Family使用独占的write buffer， 默认64MB，建议调大
而 LevelDB 引入了 LSM 树，就是为了解决 B+ 树随机写性能低的问题，它把随机写以跳跃表的形式保留在内存中（memtable），积累到足够的大小就不再改写它了，并将其写入到磁盘（L0 SST...为了降低搜索的代价，RocksDB 还使用了 Bloom filter 来判断数据是否在某个文件中（有误判，但能显著减少需要搜索的文件数）。...其实 RocksDB 还有挺多可以调优的参数，但是都需要做测试，在 SSD 和 HDD 上表现也可能不一样，这里我只列几点： 在我的电脑上（用 SSD），允许 MMAP 读取会稍微拖慢读取速度，允许 MMAP...另外，全局压缩比 RocksDB 使用的块压缩的压缩率更高，所以需要写入的数据会减少，也会改善写入速度。而在合并时，它选择采用 universal 的风格以减少写入放大。...总结 综上，对于几十 GB ~ 几百 GB 的 key / value 数据而言，如果只使用 Go 来开发的话，BadgerDB 在很多情况下是很好的选择，否则也只剩 RocksDB 了。
本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。1. 常见性能问题1.1 数据源读取效率低并行度不足：默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。...易错点与调优技巧3.1 错误的数据类型转换避免不必要的类型转换：类型转换会增加计算开销。3.2 不合理的JOIN操作优化JOIN条件：尽量减少全表JOIN，使用索引或预处理数据。...数据压缩与序列化9.1 选择合适的序列化方式使用高效的序列化框架：如Kryo，减少数据传输和存储的开销。...系统配置调优12.1 优化JVM参数调整JVM堆内存和GC策略：避免频繁的垃圾回收。...# 示例JVM启动参数-Djava.heap.size=10g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20012.2 监控系统资源监控CPU、内存和磁盘使用情况：及时发现问题
WAL：为了应对宕机的写前日志 Flush RocksDB 使用一个专门的后台线程定期地把不可变的 MemTable 从内存持久化到磁盘。...挑战 如果你的应用对性能非常敏感，那么使用 RocksDB 面临的最大挑战是需要针对特定工作负载来进行配置调优。...RocksDB 提供了非常多的可配置项，但对其进行合理调整通常需要理解数据库内部原理并深入研究 RocksDB 源代码： “不幸的是，对 RocksDB 进行配置调优并不容易。...即使作为 RocksDB 开发人员的我们，也不能完全理解每个配置更改的所造成的影响。如果你想针对你的工作负载充分调优，我们建议你进行实验和基准测试，并时刻注意三个放大因素。”...-- RocksDB 官方调优指南 总结 从零开始写一个生产级别的 kv 存储是非困难的： 硬件和操作系统随时都有可能丢失或损坏数据。 性能优化需要大量时间投入。
或者使用类似于 RocksDB 这样的状态后端， RocksDB 会开辟 堆外存储空间，但 IO 速度会变慢，需要权衡。...我们主要通过时间分片的方法，将每个元素只存入一个“重叠窗 口”，这样就可以减少窗口处理中状态的写入 3、面试题三：为什么用 Flink 问题：为什么使用 Flink 替代 Spark？...在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...资源调优即是对作业中的Operator的并发数（parallelism）、CPU（core）、堆内存（heap_memory）等参数进行调优。...作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。 27、Flink是如何处理反压的？
Checkpointing调优 应用程序可以配置定期触发检查点。 当检查点的完成时间超过检查点间隔时，在进行中的检查点完成之前不会触发下一个检查点。...当手动触发保存点时，它可能与正在进行的检查点同时进行。 RocksDB调优 许多大型 Flink 流应用程序的状态存储主力是 RocksDB 状态后端。...请谨慎使用此功能，因为基于堆的计时器可能会增加检查点时间，并且自然无法扩展到内存之外。 RocksDB内存调优 RocksDB 状态后端的性能很大程度上取决于它可用的内存量。...您可以通过设置 state.backend.rocksdb.memory.managed: false 来尝试比较使用托管内存的 RocksDB 与使用每列族内存的 RocksDB 的性能。...特别是针对基线进行测试（假设没有或适当的容器内存限制）或测试与早期版本的 Flink 相比的回归，这可能很有用。
在以下情况下，RocksDB是一个不错的选择： •您的工作状态大于本地内存所能容纳的状态（例如，长窗口，大keyed state[6]）；•您正在研究增量检查点，以减少检查点时间。...这意味着任何状态访问（读/写）都需要经过JNI边界的反序列化处理，这比直接处理堆上的状态表示要昂贵。有利的是，对于相同数量的状态，与相应的堆上表示相比，它具有较低的内存占用量。...有关更多详细信息，请查看此博客文章[30]，了解如何在Flink中管理RocksDB内存大小以及RocksDB内存使用情况[31]Wiki页面。...为了进一步调优，检查RocksDB调优指南[35]中RocksDB wiki[36]。...RocksDB调优指南: https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Tuning-Guide [36] RocksDB wiki: https:
18 Flink资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略...18.3 RocksDB大状态调优 RocksDB 是基于 LSM Tree 实现的（类似HBase），写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB 的写请求效率比较高。...以下几个调优参数： 设置本地 RocksDB 多目录 在flink-conf.yaml 中配置： state.backend.rocksdb.localdir: /data1/flink/rocksdb...，以减少对State的访问，从而提升吞吐并减少数据的输出量。...此时，经过优化器识别后，Flink可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
以自身调参测试为例，数据表明，Nova- LSM可以通过调整不同的参数达到较好的扩展效果。...另外，上图中的蓝色数据项RocksDB-tuned，它是RocksDB进行调优后产生的数据项，红色数据项则没有经过RocksDB调优，而红色项却取得了比蓝色项更好的性能数据。...如上图（d）组，即中间100%写、均匀分布的测试组，RocksDB经过调优后比没经过调优、用原始参数的对照组的吞吐量更低。...因为Nova-LSM本身需要有非常多的调优参数，因此很难存在一套参数在所有的场景里都为最优。...而其他原生的RocksDB则需要不断地写磁盘，由于每一条key的体积都不小，1000条可达到1兆，100万条就能达到1G，这时Drange机制所带来的减少磁盘写入的优势就会被放大了。
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