Flink如何应对背压问题

本文探讨了Flink处理背压的方式,详细介绍了其通过利用数据流引擎优势优雅响应背压问题的方法。通过实例展示了Flink如何通过动态调整任务间的处理速度来避免数据丢失。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实,答案很简单:Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题,因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章,我们将介绍背压问题,然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压,最终将以一个小示例来演示它。

什么是背压

像Flink这样的流处理系统需要能够优雅地应对背压问题。背压通常产生于这样一种场景:当一个系统接收数据的速率高于它在一个瞬时脉冲内能处理的数据。许多日常问题都会导致背压。例如,垃圾回收卡顿可能会导致流入的数据快速堆积,或者一个数据源可能生产数据的速度过快。背压如果不能得到正确地处理,可能会导致资源被耗尽或者甚至出现更糟的情况导致数据丢失。

让我们来看一个简单的例子。假设存在一个数据流pipeline作为source,一个流处理job,以及一个sink以每秒500万条记录的速度处理数据,整个流处理程序处于稳定的状态。如下图所示(一个黑色的条状代表1百万个记录,该图是系统中其中1秒的快照):

no-backpressure

在同一时间点,不管是流处理job还是sink,如果有1秒的卡顿,那么将导致至少500万条记录的积压。换句话说,source可能会产生一个脉冲,显示在一秒内数据的生产速度突然翻倍。

backpressure

我们如何来应对类似这样的场景呢?当然,其中一种方案是删除这些元素。但数据丢失对许多流处理程序而言是不可接受的!这些应用要求exactly once的一致性。另一种方案是数据放在某个缓冲区内。缓冲区也需要被持久化,因为在失败的情况下,这些数据需要被重放 以防止数据丢失。理想情况下,这些数据应该被缓冲到某个持久化的channel里(例如,如果source本身提供持久化保证的情况下,可以是该source本身 – Apache Kafka是一个很不错的选择)。而理想的应对措施是:背压从sink到source的整个pipeline,同时对source进行限流来适配整个pipeline中最慢组件的速度,从而获得稳定状态:

steady-state

Flink中的背压

Flink运行时的构造部件是operators以及streams。每一个operator消费一个中间/过渡状态的流,对它们进行转换,然后生产一个新的流。描述这种机制最好的类比是:Flink使用有效的分布式阻塞队列来作为有界的缓冲区。如同Java里通用的阻塞队列跟处理线程进行连接一样,一旦队列达到容量上限,一个相对较慢的接受者将拖慢发送者。

以下面这个示例(两个task组成的一个简单的flow)来看Flink如何应对背压:

buffer-pools

1、记录“A”进入Flink,然后被Task 1处理
2、记录被序列化进缓冲区
3、缓冲区内的数据被移动到Task 2,task 2会从缓冲区内读取记录

这里有一个重要的事实:为了记录能被Flink处理,缓冲区必须是可用的

在Flink中这些分布式的队列被认为是逻辑流,而它们的有界容量可以通过每一个生产、消费流管理的缓冲池获得。缓冲池是缓冲区的集合,它们都可以在被消费完之后循环利用。这个观点很好理解:你从池里获取一个缓冲区,填进数据,然后在数据被消费后,将该缓冲区返还回缓冲池,之后你还可以再次使用它。

这些缓冲池的大小在运行时能动态变化。在不同的发送者/接收者存在不同的处理速度的情况下,网络栈里的内存缓冲区的数量(等于队列的容量)决定了系统能够提供的缓冲区的数量。Flink保证总是有足够的缓冲区提供给应用程序,但处理的速度是由用户的程序以及可用内存的数量决定的。内存越多,意味着系统可以轻松应对一定的瞬时背压(short periods,short GC)。越少的内存意味着需要对背压进行更多的“即时”响应(意思是,如果内存少缓冲区就容易被填满,那么需要立即作出响应,消费走数据才能应对这个问题)。

回到上面那个简单的示例:Task 1在其输出端被分配了一个缓冲池,Task 2在其输入端也有一个。如果当前有一个缓冲区可供序列化的“A”使用,我们就序列化它然后分配该缓冲区。

我们来看两种场景:

  • 本地传输:如果task1和task2都运行在同一个工作节点(TaskManager),缓冲区可以被直接共享给下一个task,一旦task 2消费了数据它会被回收。如果task 2比task 1慢,buffer会以比task 1填充的速度更慢的速度进行回收从而迫使task 1降速。

  • 远程传输:如果task 1和task 2运行在不同的工作节点上。一旦缓冲区内的数据被发送出去(TCP Channel),它就会被回收。在接收端,数据被拷贝到输入缓冲池的缓冲区中,如果没有缓冲区可用,从TCP连接中的数据读取动作将会被中断。输出端通常以watermark机制来保证不会有太多的数据在传输途中。如果有足够的数据已经进入可发送状态,会等到情况稳定到阈值以下才会进行发送。这可以保证没有太多的数据在路上。如果新的数据在消费端没有被消费(因为没有可用的缓冲区),这种情况会降低发送者发送数据的速度。

这个在固定大小的缓冲池之间的流示例,保证了Flink健壮的背压机制,从而使得task生产数据的速度跟消费的速度对等。

我们描述的这个方案可以从两个task之间的数据传输自然地扩展到更复杂的pipeline中,并保证背压在整个pipeline上扩散。

让我们来看一个简单的实验,它展示了Flink遇到背压问题后的表现。我们运行一个简单的生产者-消费者流拓扑,主要的功能是在本地的task之间传输数据,我们在task生产记录时改变它的速度。就本次测试而言,我们使用比默认配置更少的内存来使得背压问题得到凸显。我们为每个task配备两个大小为4096B(byte)的缓冲区。在通常的Flink部署场景中,task的缓冲区数量会比这更多,容量也会更大。另外,这个测试运行在单一的JVM中,但使用了完整的Flink功能栈。

下面这张图显示了:随着时间的改变,生产者(黄色线)和消费者(绿色线)基于所达到的最大吞吐(在单一JVM中每秒达到8百万条记录)的平均吞吐百分比。我们通过衡量task每5秒钟处理的记录数来衡量平均吞吐。

backpressure-experiment-small

首先,我们运行生产者task到它最大生产速度的60%(我们通过Thread.sleep()来模拟降速)。消费者以同样的速度处理数据。然后,我们将消费task的速度降至其最高速度的30%。你就会看到背压问题产生了,正如我们所见,生产者的速度也自然降至其最高速度的30%。接着,我们对消费者停止人为降速,之后生产者和消费者task都达到了其最大的吞吐。接下来,我们再次将消费者的速度降至30%,pipeline给出了立即响应:生产者的速度也被自动降至30%。最后,我们再次停止限速,两个task也再次恢复100%的速度。这所有的迹象表明:生产者和消费者在pipeline中的处理都在跟随彼此的吞吐而进行适当的调整,这就是我们在流pipeline中描述的行为。

总结

Flink与持久化的source(例如kafka),能够为你提供即时的背压处理,而无需担心数据丢失。Flink不需要一个特殊的机制来处理背压,因为Flink中的数据传输相当于已经提供了应对背压的机制。因此,Flink所获得的最大吞吐量由其pipeline中最慢的部件决定。

本文翻译自:http://data-artisans.com/how-flink-handles-backpressure/


apache_flink_weichat

### Flink与反机制详解 在流处理框架中,Flink(BackPressure)和反机制是一个复杂但重要的概念。它直接影响到数据流的吞吐量、延迟以及系统的稳定性。 #### 与反的基本概念 是指在分布式流处理系统中,当某个任务或节点无法以足够快的速度处理接收到的数据时,会向上游传播力信号,从而限制上游任务发送数据的速度[^1]。这种机制可以避免数据积导致内存溢出等问题,确保整个数据流管道的稳定运行。 反的一种具体实现方式,通常用于描述下游节点对上游节点的力反馈机制。例如,在 Flink 中,如果某个算子(Operator)处理速度较慢,则会通过反机制通知其上游算子降低数据发送速率[^4]。 #### 的成因 Flink问题可能由多种因素引起,包括但不限于以下几点: - **硬件资源限制**:如 CPU、内存或磁盘 I/O 不足。 - **任务逻辑复杂性**:某些算子执行复杂计算或阻塞操作,导致处理能力下降。 - **数据分布不均**:数据倾斜(Data Skew)会导致部分任务负载过高。 - **外部系统瓶颈**:如 Sink 端连接的外部存储系统(如 Kafka、Elasticsearch)性能不足[^2]。 #### 的检测 Flink 提供了内置的监控工具来帮助用户检测情况。通过 Flink Web UI 或者 Prometheus 等监控系统,可以查看每个任务的状态。需要注意的是,反面板显示的是发送端的状态,因此性能瓶颈节点本身可能不会直接表现出高反,而是其上游节点会受到影响。 #### 的处理方法 解决 Flink问题需要从多个角度入手: 1. **优化硬件资源** 增加集群的计算资源(如 CPU、内存),或者调整并行度(Parallelism)以提高任务的并发处理能力。 2. **简化任务逻辑** 优化算子的实现逻辑,减少不必要的计算开销。例如,避免在算子中使用阻塞操作或耗时较长的外部调用。 3. **均衡数据分布** 针对数据倾斜问题,可以通过重新设计数据分区策略(如自定义 Key Selector)来平衡各任务的负载。 4. **提升外部系统性能** 如果 Sink 端的外部存储成为瓶颈,可以考虑优化其配置或升级版本。例如,对于 Kafka,可以通过增加分区数或调整消费者组配置来提高吞吐量;而对于 Elasticsearch,可以引入批量写入或静态限速机制[^3]。 5. **合理配置 Flink 参数** 调整 Flink 的缓冲区大小、网络 Shuffle 策略等参数,以适应不同的工作负载需求。 #### 动态反与静态限速的关系 动态反是一种自动化的力反馈机制,能够实时调整数据流的传输速率。然而,它并非万能解决方案。在某些场景下,例如目标存储系统无法有效传播反信号(如 Elasticsearch),静态限速则显得尤为重要。静态限速可以通过预设规则限制数据流入速率,从而保护下游系统免受过载影响。 ```python # 示例:Flink 中通过设置并行度优化任务性能 env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() env.set_parallelism(4) # 设置全局并行度为 4 ``` ###
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值