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大状态调优在我们的项目中在做新老访客修复时我们将每个mid的访问时间都存到了状态里面在做回流用户数时我们将每个用户的登录时间都存到了状态里面导致了大状态问题由于hashmap状态后端会将数据存储到内存所以就会出现内存不够的情况。 我们的解决办法就是将状态后端改成了rocksdb并且开启增量检查点和本地恢复去进行调优。
2. 反压
反压反压其实就是下游数据的计算速度赶不上上游数据的发送速度。
我们遇到过一次反压就是我们DWS层的订单表需要去和hbase的维度表进行关联在关联的过程中涉及到很多的网络IO所以导致算子计算变慢产生了反压。
那我们怎么定位反压的呢 我们是通过查看Web UI发现map算子是黑色然后我们去查看代码逻辑发现了这个问题。
我们是通过添加Redis旁路缓存来解决这个问题的因为Redis读取数据比较快所以解决了算子计算慢的问题也就解决了反压的问题。
然后我们考虑到写Doris的时候也是和外部系统进行交互可能也会产生反压问题所以我们通过设置攒批发送来预防反压问题。
还有如果我们第二天做活动那么我们会提前增加服务器和内存、CPU资源来预防大数据量造成的反压问题。
3. 数据倾斜
我们项目中还遇到过数据倾斜的问题比如我们将MySQL中的数据存到kafka时是以表名作为key保存到kafka的不同分区当中的当我们用flink程序去读取kafka的数据时因为每个表的数据量不同所以每个并行度处理的数据量是相差很大的就造成了数据倾斜。
我们的解决办法就是在source算子的后面加上了rebalance算子就可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去就解决了数据倾斜问题。
还有就是我们在统计各省份GMV的时候由于每个省份的数据量不同所以在我们根据省份keyby之后导致有的分区数据量比别的分区数据量大很多就导致了数据倾斜问题。 我们在统计计算各省份GMV的时候出现了频繁的反压所以就考虑说是不是数据倾斜的问题排查完后发现确实是数据倾斜kafka根据不同的key存到不同的分区当中根据表的表明作为key存到不同的分区当中但是有些表的数据比较多导致某个分区的量比较多下游去消费的时候导致某个并行度的数据比较多就导致了数据倾斜所以说我们统计各省份GMV的时候就出现了这种情况之后我们讨论出了两种解决方案一种是为了避免热点 key 的设计把北京、上海等热点城市分成不同的区域进行单独的处理。还有一种是通过两阶段聚合解决 KeyBy 热点首先把分组的 key 打散比如加随机后缀对打散后的数据进行聚合把打散的 key 还原为真正的 key二次 KeyBy 进行结果统计然后输出。
