Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架,具有高吞吐量、低延迟的流式引擎,支持事件时间处理和状态管理,以及确保在机器故障时的容错性和一次性语义。Flink 的核心是一个分布式流数据处理引擎,支持 Java、Scala、Python 和 SQL 编程语言,可以在集群或云环境中执行数据流程序。它提供了 DataStream API 用于处理有界或无界数据流,DataSet API 用于处理有界数据集,以及 Table API 和 SQL 接口用于关系型流和批处理。目前 Flink 最新已经迭代至 1.20 版本,在此过程中不光是 Flink 框架,插件本身也有部分 API 以及配置存在变更,本文主要针对较高版本的 1.17 Flink Pulsar 插件进行测试验证
Flink SQL在业务使用中有较多的双流join场景,当左右流的流量都较大,Join的等待时间即使为1小时,Flink Keyed State(Flink State分Operator State和Keyed State,后文所有State均代表后者)的存储大小也很容易达到TB级(内部默认使用的是RocksDBStateBackend)。 在State我们内部[1]之前就做了RT和长度的metric,当State的存储达到TB级别后,会发现State的scan/next/readNull请求RT会变得较高,另外双流Join不仅流量大,Join query的字段也较多,导致State的Value长度也较大,从而使得任务在流量高峰期CPU存在明显的周期性毛刺,根因是RocksDB的compaction引发。我们下面的内容主要是从业务场景跟进到RocksDB的读写行为,来优化RT耗时高的问题,并使用优化方案缓解compaction的压力。