更新时间:2022-05-19 GMT+08:00
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配置内存

操作场景

Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。

监控节点进程的YARN的Container GC日志,如果频繁出现Full GC,需要优化GC。

GC的配置:在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:“-Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=20 -XX:GCLogFileSize=20M”。 此处默认已经添加GC日志。

操作步骤

  • 优化GC。

    调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数:“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”,则表示老年代与新生代的比值为2:1,新生代占整个堆空间的1/3,老年代占2/3。

  • 开发Flink应用程序时,优化DataStream的数据分区或分组操作。
    • 当分区导致数据倾斜时,需要考虑优化分区。
    • 避免非并行度操作,有些对DataStream的操作会导致无法并行,例如WindowAll。
    • keyBy尽量不要使用String。
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