因为博主在测试过程中发现了一个特别大的bug，consumer接收消息时导致CPU100%，而且是必现的，有兴趣的可点击issue查看，博主提交issue后，官方开发立马就跟进了，这速度也是没谁了。...的顺序块读,TubeMQ采用的是消息随机读取模式,同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写,对于带SSD设备的机器,增加消息滞后转SSD消费的处理，解决消费严重滞后时吞吐量下降以及SSD磁盘容量小、刷盘次数有限的问题...，TubeMQ采用连接复用模式，减少连接资源消耗；通过逻辑分区构造，减少系统对文件句柄数的占用，通过服务器端过滤模式，减少网络带宽资源使用率；通过剥离对Zookeeper的使用，减少Zookeeper的强依赖及瓶颈限制...Topic单独维护管理存储实例的相关机制，包括老化周期，partition个数，是否可读可写等： 内存块缓存： 在文件存储基础上，我们针对每个存储实例又额外增加了一个单独的内存缓存块，即在原有写磁盘基础上增加一块内存...该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行extractly-once数据处理。
架构合理 Kafka 采用计算与存储一体的架构，当 topic 数量较多时，Kafka 的存储机制会导致缓存污染，降低性能。Pulsar 采用计算与存储分离的架构（如图 1）。...利用网络流入带宽和磁盘顺序写入的特性实现高吞吐写：传统磁盘在顺序写入时，带宽很高，零散读写导致磁盘带宽降低，采取顺序写入方式可以提升性能。...利用网络流出带宽和多个磁盘共同提供的 IOPS 处理能力实现高吞吐读：收到数据后，写到性能较好的 SSD 盘里，进行一级缓存，然后再使用异步线程，将数据写入到传统的 HDD 硬盘中，降低存储成本。...我们分别测试了 Pulsar 自带的几种压缩方式，使用 LZ4 压缩算法时，CPU 使用率最低。使用压缩算法可以降低网络带宽使用率，压缩比率为 82%。...资源约束：如果网络带宽为千兆，网络会成为性能瓶颈，网络 IO 可以达到 880 MB/s；在网络带宽为万兆时，磁盘会成为瓶颈，磁盘 IO 使用率为 85% 左右。
Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。同时也支持 watermark 机制来处理滞后数据。 ...可以看到 sdb 磁盘的 IO 使用率已经达到了 91.6%，就会导致 sdb 磁盘对应的两个并行度吞吐量大大降低，从而使得整个 Flink 任务吞吐量降低。...所以下面先来了解一下 Flink 的网络流控（Flink 对网络数据流量的控制）机制。...19.2.3 CPU/线程瓶颈 有时，一个或几个线程导致 CPU 瓶颈，而整个机器的CPU使用率仍然相对较低，则可能无法看到 CPU 瓶颈。...理论上 Flink 的内存管理分为三部分： Network Buffers： 这个是在 TaskManager 启动的时候分配的， 这是一组用于缓存网络数据的内存， 每个块是32K， 默认分配 2048
由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和 消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率...简单来说，Flink 拓扑中每个节点（Task）间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的 生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被阻塞。...影响state大小：barries对齐时，接受到较快的输入管道的barries后，他后面数据会被缓存起来单不处理，直到较慢的输 入管道的barries也到达，这些被缓存的数据会被放到state里面，导致...注意事项： 因为Flink Web UI 反压面板是监控发送端的，所以反压的根源节点并不一定会在反压面板体现出高反压。如果某个节点是 性能瓶颈并不会导致它本身出现高反压，而是导致它的上游出现高反压。...反压有时是短暂的且影响不大，比如来自某个 channel 的短暂网络延迟或者 TaskManager 的正常 GC，这种情况下可以不用处理。
高可用情况下可以启动多个 JobManager，其中一个选举为 leader，其余为 standby；Taskmanager:负责执行具体的 tasks、缓存、交换数据流，至少有一个 TaskManager...其节点的数据传输方式为，当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理（Flink以固定的缓存块，大小设置为0则为纯流）。...Spark是批处理系统，其数据节点间的传输方式为，当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点...Flink支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...在使用kafka时需，维护offset,同时结果输出和 offset 提交必须在一个事务，才能保证一致性。Flink使用两阶段提交协议以及预提交(pre-commit)阶段来解决语义一致性。
平均使用率相对低很多。...可以看到 sdb 磁盘的 IO 使用率已经达到了 91.6%，就会导致 sdb 磁盘对应的两个并行度吞吐量大大降低，从而使得整个 Flink 任务吞吐量降低。...Flink 任务一般运行在多个节点上，数据从上游算子发送到下游算子需要网络传输，若系统在反压时想要降低数据源头或上游算子数据的发送速率，那么肯定也需要网络传输。...所以下面先来了解一下 Flink 的网络流控（Flink 对网络数据流量的控制）机制。.../flink-docs-release-1.12/dev/table/config.html 适用场景 微批处理通过增加延迟换取高吞吐，如果有超低延迟的要求，不建议开启微批处理。
高可用情况下可以启动多个 JobManager，其中一个选举为 leader，其余为 standby； Taskmanager: 负责执行具体的 tasks、缓存、交换数据流，至少有一个 TaskManager...flink 是数据在拓扑结构里流动执行，而 Spark Streaming 则是对数据缓存批次并行处理。...基于事件时间的处理往往有一定的滞后性，因为它需要等待后续事件和处理无序事件，对于时间敏感的应用使用的时候要慎重考虑。 注入时间：注入时间是事件注入到 flink 的时间。...Flink 时间机制：flink 支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...2.7 kafka 动态分区检测 2.7.1 Spark Streaming Spark Streaming：对于有实时处理业务需求的企业，随着业务增长数据量也会同步增长，将导致原有的 kafka 分区数不满足数据写入所需的并发度
高可用情况下可以启动多个 JobManager，其中一个选举为 leader，其余为 standby； Taskmanager: 负责执行具体的 tasks、缓存、交换数据流，至少有一个 TaskManager...flink 是数据在拓扑结构里流动执行，而 Spark Streaming 则是对数据缓存批次并行处理。...基于事件时间的处理往往有一定的滞后性，因为它需要等待后续事件和处理无序事件，对于时间敏感的应用使用的时候要慎重考虑。 注入时间 注入时间是事件注入到 flink 的时间。...Flink 时间机制 flink 支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。.../ kafka 动态分区检测 / Spark Streaming 对于有实时处理业务需求的企业，随着业务增长数据量也会同步增长，将导致原有的 kafka 分区数不满足数据写入所需的并发度，需要扩展 kafka
2.2 应用层 ① 磁盘均衡 图2-2 Kafka应用层磁盘均衡 磁盘热点导致两个问题： 实时读写延迟变高，比如说TP99请求处理时间超过300ms可能会导致实时作业发生消费延迟问题，数据收集拥堵问题等...Rebalancer通过目标磁盘使用率和当前磁盘使用率（通过Kafka Monitor上报）持续生成具体的分区迁移计划。 提交迁移计划。...IO密集型应用在这里指的就是Kafka，CPU密集型应用在这里指的是Flink和Storm。...通过新的隔离策略，Kafka的读写延时不再受Flink CPU飙升的影响。...另外，随着美团实时计算业务整体的发展，实时计算引擎（典型如Flink）和流存储引擎（典型如Kafka）混合部署的模式越来越难以满足业务的需求。
原因分析： 在排查问题时，发现有问题的服务器上，CPU利用率非常高，达到197%，内存的使用率也非常高，几乎已经没有剩余空间。那么，这是由什么原因引起的呢？...如果Kafka大量发送数据，但是由于某些原因传输不过来，那么这些数据就需要放在堆外内存中等待发送。这就是导致内存使用率高涨，最后操作系统终止业务进程。 如何解决？ 那么，如何限制堆外内存的大小呢？...2.2 高并发下Kafka集群传输优化 在解决了日志收集问题，资源使用得到了限制之后，大量的日志被发送到了Kafka集群，然后Kafka集群再将日志传输给Flink任务进行处理。...2.2.2 问题分析 通过查看了Kafka集群的监控，发现网络空闲连接和线程数急剧下降。这可能是导致Kafka集群连接失败，数据传输量下降的主要原因。...Flink任务会被分解为子任务，子任务会被分配到不同的机器上执行。如果某些高耗CPU或者高耗IO的任务集中在同一台机器，会导致该机器的处理能力不足，从而影响整个任务的处理速度。
Kafka 介绍 Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。...Kafka 的主要特点有： 数据磁盘持久化：Kafka 将消息直接写入到磁盘，而不依赖于内存缓存，从而提高了数据的持久性和容错性。...数据批量发送：Kafka 支持生产者和消费者批量发送和接收数据，减少了网络请求的次数和开销。...系统监控与报警 Kafka 常用于传输监控指标数据。例如，大一点的分布式系统中有数百台服务器的 CPU 利用率、内存使用情况、磁盘使用率、流量使用等指标可以发布到 Kafka。...Kafka 可以实现不同系统间的解耦和异步通信，如订单系统、支付系统、库存系统等。在这个基础上 Kafka 还可以缓存消息，提高系统的可靠性和可用性，并且可以支持多种消费模式，如点对点或发布订阅。
但是这个架构有个缺点，我们可以看到采集端组件过多导致维护繁杂，这时候就会想是否可以用 Flink SQL 直接对接 MySQL 的 binlog 数据呢，有没可以替代的方案呢？ 答案是有的！...替代 Debezium/Canal ，由 Flink 直接同步变更数据到 Kafka，Flink 统一 ETL 流程 如果不需要 Kafka 数据缓存，可以由 Flink 直接同步变更数据到目的地，Flink...目前维表查询的方式主要是通过 Join 的方式，数据从消息队列进来后通过向数据库发起 IO 的请求，由数据库把结果返回后合并再输出到下游，但是这个过程无可避免的产生了 IO 和网络通信的消耗，导致吞吐量无法进一步提升...，就算使用一些缓存机制，但是因为缓存更新不及时可能会导致精确性也没那么高。...是的，数据同步到 kafka ，首先需要 kafka 在分区中保证有序，同一个 key 的变更数据需要打入到同一个 kafka 的分区里面。这样 flink 读取的时候才能保证顺序。
的流计算引擎，当前主推的是 StreamSQL；如下图，SCS 具备的优势包含：高吞吐低延时、弹性、易用、全托管等等 [ao2x8pgvth.png] 实践证明 Flink 是一个非常优秀的流计算框架...，不管是在高吞吐低延时、还是在状态管理、流语义等方面都有出色的表现，但是，我们在运维过程中也发现了一些稳定性相关的问题，比如 OOM，虽然 Flink 自身提供了丰富的 Metric 指标，但它在作业状态分析...首先，我们通过 KafkaMetricReporter 实时将线上作业各类 Metric 指标采集到 Kafka，接着通过预处理及分组后使用 Flink 的 CEP 定制各种各样的规则，一个规则负责一类指标的在线模式匹配及分析...和 Spark，Flink 在状态存储及恢复方面的设计更加完善；从存储方式角度划分，Flink 提供了两类实现，分别是 HeapStateBackend 和 RocksDBStateBackend，前者状态缓存于内存...，因此能够提供高吞吐低延时状态读写，但受限于内存大小，无法缓存大量状态，后者将状态缓存于磁盘，能够缓存大量状态，但状态读写吞吐量较低，延时也高。
对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费，那么一般不会产生...2.Kafka分区数设置的不合理（太少）和消费者"消费能力"不足 Kafka单分区生产消息的速度qps通常很高，如果消费者因为某些原因（比如受业务逻辑复杂度影响，消费时间会有所不同），就会出现消费滞后的情况...3.Kafka消息的key不均匀，导致分区间数据不均衡 在使用Kafka producer消息时，可以为消息指定key，但是要求key要均匀，否则会出现Kafka分区间数据不均衡。...一般情况下，针对性的解决办法有以下几种： 1.实时/消费任务挂掉导致的消费滞后 a.任务重新启动后直接消费最新的消息，对于"滞后"的历史数据采用离线程序进行"补漏"。...3.由于Kafka消息key设置的不合理，导致分区数据不均衡 可以在Kafka producer处，给key加随机后缀，使其均衡。
() 9.fink的高可用模式,主要是防止 JobManager出现单点故障,确保集群的高可用。...时间机制上：flink 支持三种时间机制事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...的分布式缓存有什么作用？...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？ 注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头 数据的产生速度导致的差异。...高频考点,万字超全整理, 题目部分整理自网络 主要是为了准备不久后的考试,及为同笔者一样的萌新复习Flink 看完是不是觉得Flink跟没学的一样,笔者已贴心的为您准备好2021最新的Flink系列教程
() F 9.fink的高可用模式,主要是防止 JobManager出现单点故障,确保集群的高可用。...时间机制上：flink 支持三种时间机制事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...的分布式缓存有什么作用？...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？ 注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头 数据的产生速度导致的差异。...“type”: 52","score: 0.5}}} 总结 以上便是大数据Flink面试考题——Flink高频考点,万字超全整理, 题目部分整理自网络 主要是为了准备不久后的考试,及为同笔者一样的萌新复习
CPU负载和使用率的关系 CPU密集型进程，使用大量的CPU会导致平均负载升高，此时这两者是一致的 I/O密集型进程，等待I/IO也会导致平均负载升高，但CPU使用率不一定很高 大量等待CPU的进程调度也会导致平均负载升高...I/O，比如网络间传输大文件，或者是Mysql全表扫描的情况，这个CPU负载非常高，但是CPU使用率很低，因为这个时候一直在等待I/O。...这些都是高性能的网络I/O程序，并且还要记日志的，这个时候网络I/O和磁盘I/O都是需要做临时存储，做缓存的 清空cached，cached是系统为了提升I/O性能给你缓存下来的，是可以清空的！...顺序IO： 可以通过预读来将一部分数据提前加载到内存中 随机IO： 需要多次寻址 举例:为什么Kafka性能高，顺序写（追加写）它是连续的 标准IO、直接IO、MMAP 标准IO：缓存IO、系统默认IO...Kafka --->写入页缓存--->磁盘 线上磁盘最常出的问题 磁盘可用空间不足，怎么办？ 首页想到的是什么？清理日志！！！
TubeMQ 系统特点： 纯 Java 实现语言 Tube MQ 采用纯 Java 语言开发，便于开发人员快速熟悉项目及问题处理； 引入 Master 协调节点 相比 Kafka 依赖于 Zookeeper...独自管理，ZK 只作数据持久化存储用（最初考虑完全去掉 ZK 依赖，考虑到后续的功能扩展就暂时保留）； 消息读取机制的改进 Tube MQ 采用的是消息随机读取模式, 同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写..., 对于带 SSD 设备的机器, 增加消息滞后转 SSD 消费的处理，解决消费严重滞后时吞吐量下降以及 SSD 磁盘容量小、刷盘次数有限的问题，使其满足业务快速生产消费的需求； 消费者行为管控 支持通过策略实时动态地控制系统接入的消费者行为...，包括系统负载高时对特定业务的限流、暂停消费，动态调整数据拉取的频率等； 服务分级管控 针对系统运维、业务特点、机器负载状态的不同需求，系统支持运维通过策略来动态控制不同消费者的消费行为，比如是否有权限消费...，Tube MQ 采用连接复用模式，减少连接资源消耗；通过逻辑分区构造，减少系统对文件句柄数的占用，通过服务器端过滤模式，减少网络带宽资源使用率；通过剥离对 Zookeeper 的使用，减少 Zookeeper
需要存储任务的中间值，网络缓存，用户数据等。 taskmanager.numberOfTaskSlots slot数量。...batch.size是kafka producer发送数据的批量大小，当数据量达到batch size的时候，会将这批数据发送出去，避免了数据一条一条的发送，频繁建立和断开网络连接。...但是如果数据量比较小，导致迟迟不能达到batch.size，为了保证延迟不会过大，kafka不能无限等待数据量达到batch.size的时候才发送。为了解决这个问题，引入了linger.ms配置项。...当数据在缓存中的时间超过linger.ms时，无论缓存中数据是否达到批量大小，都会被强制发送出去。 ack 数据源是否需要kafka得到确认。...Kafka topic分区数和Flink并行度的关系 Flink kafka source的并行度需要和kafka topic的分区数一致。最大化利用kafka多分区topic的并行读取能力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
