A: 本文收集了一些减小程序安装包大小的相关技巧(当第一次下载和安装程序时)。...如果是针对升级程序的话，可以看这篇文章(减小iOS应用程序升级时所需下载的大小)(这与第一次安装使用的工作原理有所不同)。...检查应用程序 首先是检查.app bundle，看一下程序包里面哪些文件占的空间最大。 在做任何相关优化之前，我们需要做一些权衡。通过权衡，可以知道把优化的重点集中在什么地方。...因此，从App Store下载下来的.ipa文件大小要比从本地build出来的.ipa文件大。...Assets 对应用程序做一个完整性检查 利用Inspecting Your App中介绍的流程，对.app bundle做一个全面的检查，以了解那些是真正需要用到的。
Flink 是一个复杂的框架，并提供了许多方法来调整其执行。在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。...如果你不熟悉 Flink，你可以阅读其他介绍性的文章，比如这个，这个和这个。如果你已经熟悉 Apache Flink，本文将帮助你更快地创建应用程序。 1....重用 Flink对象 另一个可以用来提高 Flink 应用程序性能的方法是当你从自定义函数中返回数据时使用可变对象。...使用函数注解 优化 Flink 应用程序的另一种方法是提供关于用户自定义函数对输入数据做什么的一些信息。由于 Flink 无法解析和理解代码，因此你可以提供关键信息，这将有助于构建更高效的执行计划。...当 Flink 处理批量数据时，集群中的每台机器都存储了部分数据。要执行 join 操作，Flink 需要找到两个两个数据集中满足 join 条件的所有记录对（译者注：key 相同的数据）。
序 本文主要研究一下flink TaskManager的memory大小设置 flink-forward-berlin-2018-stefan-richter-tuning-flink-for-robustness-and-performance...设置的是taskmanager的memory(heap及offHeap)大小，而network buffers总是使用offHeap，因而这里首先要从FLINK_TM_HEAP扣减掉这部分offHeap...的memory(heap及offHeap)大小；提供了taskmanager.memory相关配置(taskmanager.memory.fraction、taskmanager.memory.off-heap...FLINK_TM_HEAP设置的是taskmanager的memory(heap及offHeap)大小，而network buffers总是使用offHeap，因而这里首先要从FLINK_TM_HEAP...；因而要配置taskmanager的memory(heap及offHeap)大小，可以指定FLINK_TM_HEAP环境变量(比如FLINK_TM_HEAP=512m)，或者在flink-conf.yaml
序 本文主要研究一下flink JobManager的heap大小设置 redesigning-apache-flinks-distributed-architecture-flink-forward...heap size (in megabytes) for the JobManager."); //...... } jobmanager.heap.size配置用于指定JobManager的大小...及FLINK_ENV_JAVA_OPTS作为jvm参数启动CLASS_TO_RUN 小结 jobmanager.heap.size配置用于指定JobManager的大小，默认是1024m；jobmanager.heap.mb...配置到FLINK_JM_HEAP；如果FLINK_JM_HEAP为0，则读取jobmanager.heap.mb的配置到FLINK_JM_HEAP_MB；如果没有设置FLINK_ENV_JAVA_OPTS...配置；FLINK_ENV_JAVA_OPTS的配置则取决于env.java.opts以及env.java.opts.jobmanager；因而要配置jobmanager的heap大小的话，可以指定FLINK_JM_HEAP
这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。...如果并发检查点的数量超过池大小，FlinkKafkaProducer011 将引发异常并将使整个应用程序失败。请相应地配置最大池大小和最大并发检查点数。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。...因此，在第一个检查点完成之前按比例缩小Flink应用程序是不安全的 FlinkKafkaProducer011.SAFE_SCALE_DOWN_FACTOR。
这可能意味着过多的资源一直被检查点所占用，而Operator的处理太少。 此行为对使用异步检查点状态的流式应用程序的影响较小，但仍可能对整体应用程序性能产生影响。...对于 Flink 中状态较大的应用程序，这通常会将过多的资源绑定到检查点中。 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。 后端的扩展性远远超出了主内存，并且可靠地存储了大的keyed状态。...这通常会大大改善这种情况，而不会增加调整底层RocksDB 选项的复杂性。 尤其是对于大型容器/进程大小，大部分总内存通常可以流向 RocksDB，除非应用程序逻辑本身需要大量 JVM 堆。...默认托管内存分数 (0.4) 是保守的，并且在使用具有多 GB 进程大小的 TaskManager 时通常可以增加。
根据你的状态终端，Flink 也可以管理应用程序的状态，这意味着 Flink 可以处理内存管理（可能会溢出到磁盘，如果有必要），以允许应用程序存储非常大的状态。...true); MemoryStateBackend 的使用限制： 每个单独状态的大小默认限制为5 MB。...这个值可以在 MemoryStateBackend 的构造函数中增加。 不考虑配置的最大状态大小，状态不能大于akka frame大小。 聚合状态必须能够放进 JobManager 内存中。...进行检查点操作时，整个 RocksDB 数据库进行检查点操作存储到配置的文件系统和目录中。较小的元数据存储在 JobManager 的内存中（或者在高可用性模式下，存储在元数据检查点中）。...RocksDBStateBackend 使用限制： 由于 RocksDB 的JNI桥接API基于 byte []，每个键和每个值支持的最大大小为 2^31 个字节。
在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...我们需要在此强调，对于使用合并操作的有状态流处理应用程序，例如 ListState，随着时间的推移可能会累积超过 2^31 字节大小，这将会导致后续的任何检索的失败。...RocksDBStateBackend 是目前唯一支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端。 在使用 RocksDB 时，状态大小只受限于磁盘可用空间的大小。...与上面提到的堆上后端相比，这可能会影响应用程序的吞吐量。 不同的状态后端可以满足不同开发人员的需求，在开始开发应用程序之前应该仔细考虑和规划后选择。...英译对照： 状态后端：state backend 检查点: checkpointing 定时器: Timers 原文:Stateful Stream Processing: Apache Flink State
Apache Flink 是一个流式数据处理框架。阅读文章以了解如何使您的 Flink 应用程序运行的更快！ Flink 是一个复杂的框架，并提供了许多方法来调整其执行。...在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。 如果您不熟悉 Flink，您可以阅读其他介绍性文章，如this、this 和 this。...但是如果你已经熟悉 Apache Flink，这篇文章将帮助你让你的应用程序运行地更快一点。...对象 另一个可以用来提高 Flink 应用程序性能的选项是在从用户自定义的函数返回数据时使用可变对象。...三、使用函数注解 优化 Flink 应用程序的另一种方法是提供一些有关用户自定义函数对输入数据执行的操作的信息。当Flink 无法解析和理解代码，您可以提供有助于构建更高效执行计划的关键信息。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。...这意味着用户不能再以任意时间而只能在检查点间隔的倍数上窗口化数据，并且模型不支持许多应用程序所需的基于计数或会话的窗口。这些都是应用程序开发人员关注的问题。...微批处理模型的最大局限可能是它连接了两个不应连接的概念：应用程序定义的窗口大小和系统内部恢复间隔。...Flink的检查点机制基于流经算子和渠道的 ‘barrier’（认为是Chandy Lamport算法中的一种’标记’）来实现。Flink的检查点的描述改编自Flink文档。...请注意，Flink在每个检查点都要备份算子的状态，而Storm则不支持。此示例中的状态相对较小（计数和摘要，每个检查点每个算子的大小小于1M）。
下面我们讨论3个会影响 Flink Keyed State 性能的因素，在开发有状态流应用程序时应该记住这些因素。 1....选择状态后端 对 Flink 应用程序有状态函数或算子性能影响最大的是我们所选择的状态后端。最明显的因素是每个状态后端以不同的方式处理状态序列化以持久化保存。...仅在创建状态快照以创建 Flink 检查点或保存点时才会发生序列化开销。使用这些状态后端的缺点是状态大小受 JVM 堆大小的限制，并且可能会遇到 OutOfMemory 错误或垃圾回收的长暂停。...为了解决这个问题，如果你的状态大小很小并且预计不会超过堆大小，那么使用堆上后端将是明智的选择，因为它避免了序列化开销。否则，RocksDBStateBackend 将成为大型状态应用程序的首选。...正如开发人员在设计任何类型的应用程序时期望的那样，为应用程序的特定数据访问模式使用不合适的数据结构会对整体性能产生严重影响。 4.
目前还无法在更改最大并发度后，从上一个成功的检查点或保存点恢复。 最大并发度设置后不能修改，修改的话会从全新的状态重新开始，因此需要仔细考虑最大并发度大小。...这是因为 Flink 需要维护某些元数据来进行扩容，很高的最大并发度会增加 Flink 应用程序的整体状态大小。 最大并发度不能太大也不能太小。...Flink文档提供了有关使用检查点如何配置使用大状态的应用程序的其他信息和指导。 2....充分考虑 Flink 应用程序的状态后端 由于 Flink 目前还不支持状态后端之间的互通性，所以开发人员和工程负责人在将应用程序上线前应仔细考虑 Flink 应用程序的状态后端类型。...上述4个步骤遵循社区设置的最佳实践，允许 Flink 应用程序在维护状态的同时任意扩展，处理更大容量的数据流和状态大小，并增加可用性保证。
纵览全篇，有以下几点： 描述一下 Flink 检查点在Flink应用程序保证 Exactly-Once 语义的作用。...Flink 中的检查点是以下内容的一致快照： 应用程序的当前状态 输入流中的位置 Flink 以固定的时间间隔（可配置）生成检查点，然后将检查点写入持久存储系统，例如S3或HDFS。...将检查点数据写入持久存储是异步发生的，这意味着 Flink 应用程序在写检查点过程中可以继续处理数据。 如果发生机器或软件故障重新启动后，Flink 应用程序从最近成功完成的检查点恢复。...在处理开始之前，Flink 从检查点恢复应用程序状态并回滚到输入流中的正确位置。这意味着 Flink 的计算结果就好像从未发生过故障一样。...我们知道，如果发生故障时，Flink 会将应用程序的状态恢复到最新的成功检查点。有一种极端情况，在成功预提交之后但在提交通知到算子之前发生故障。
检查点(Checkpoint)是一种能使 Flink 从故障恢复的内部机制。检查点是 Flink 应用程序状态的一致性副本，包括了输入的读取位点。...如果发生故障，Flink 通过从检查点加载应用程序状态来恢复应用程序，并从恢复的读取位点继续处理，就好像什么事情都没发生一样。你可以把检查点理解为电脑游戏的存档。...检查点使 Flink 具有容错能力，并确保在发生故障时也能保证流应用程序的语义。检查点每隔固定的间隔来触发，该间隔可以在应用中配置。...Flink 中的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator)并且集成了 Flink 的检查点机制，它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。...当一个检查点被触发时，每一个分区的偏移量都保存到这个检查点中。Flink 的检查点机制保证了所有算子任务的存储状态都是一致的，即它们存储状态都是基于相同的输入数据。
Robert所涉及的主题之一是如何粗略地确定Apache Flink集群的大小。 Flink Forward的与会者提到他的群集大小调整指南对他们有帮助，因此我们将他的谈话部分转换为博客文章。...Flink社区中最常见的问题之一是如何在从开发阶段转向生产阶段时确定群集的大小。 对这个问题的明确答案当然是“它取决于”，但这不是一个有用的答案。...状态访问和检查点 这不是一切。 到目前为止，我只查看了Flink正在处理的用户数据。 您需要将存储状态和检查点保存在RocksDB中而进行的磁盘访问的开销包括在内。...要了解窗口运算符的状态大小，请从不同的角度查看它。 Flink正在计算5分钟的窗户，只需1分钟的幻灯片。 Flink通过维护五个窗口来实现滑动窗口，每个窗口对应一个“幻灯片”。...自Flink 1.3以来，RocksDB状态后端支持增量检查点，减少了每个检查点上所需的网络传输，从概念上讲，仅发送自上一个检查点以来的“diff”，但此示例中未使用此功能。
但是，Flink解决了这种问题。 检查点机制 检查点是 Flink 最有价值的创新之一，因为它使 Flink 可以保 证 exactly-once，并且不需要牺牲性能。...Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink 为 用户提供了用来定义状态的工具。...如果检查点操作失败，Flink 会丢弃该检查点并继续正常执行，因为之后的 某一个检查点可能会成功。...更重要的是，可以从保存点启动被修改过的程序版本。举例来说， 可以修改应用程序的代码（假设称新版本为 v.1），然后从t1 时刻开始运行 改动过的代码。 使用保存点更新Flink 应用程序的版本。...新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行. 端到端的一致性 在该应用程序架构中，有状态的Flink 应用程序消费来自消息队列的数据， 然后将数据写入输出系统，以供查询。
但是，Flink解决了这种问题。 检查点机制 检查点是 Flink 最有价值的创新之一，因为它使 Flink 可以保 证 exactly-once，并且不需要牺牲性能。...Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。 记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink 为 用户提供了用来定义状态的工具。...如果检查点操作失败，Flink 会丢弃该检查点并继续正常执行，因为之后的 某一个检查点可能会成功。 ?...更重要的是，可以从保存点启动被修改过的程序版本。举例来说， 可以修改应用程序的代码（假设称新版本为 v.1），然后从t1 时刻开始运行 改动过的代码。 ? 使用保存点更新Flink 应用程序的版本。...新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行. 端到端的一致性 ? 在该应用程序架构中，有状态的Flink 应用程序消费来自消息队列的数据， 然后将数据写入输出系统，以供查询。
： /user/flink/event_log/dt=20181219/part-0-1 /user/flink/event_log/dt=20181220/part-1-9 创建项目 Flink 应用程序需要使用...代码中，我们将状态存储方式由 MemoryStateBackend 修改为了 FsStateBackend，即使用外部文件系统，如 HDFS，来保存应用程序的中间状态，这样当 Flink JobManager...暂存点和检查点类似，同样保存的是 Flink 各个算子的状态数据（Operator State）。不同的是，暂存点主要用于人为的脚本更替，而检查点则主要由 Flink 控制，用来实现故障恢复。...实时处理与检查点 Flink 的检查点机制是基于 Chandy-Lamport 算法的：Flink 会定时在数据流中安插轻量的标记信息（Barrier），将消息流切割成一组组记录；当某个算子处理完一组记录后...这些中间文件会在符合一定条件后更名为正式文件，取决于用户配置的 RollingPolicy，默认策略是基于时间（60 秒）和基于大小（128 MB）。
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