瓜瓜头条

高性能 Flink SQL 优化

2023-03-16 22:47 由 zzuCharles 发表于 #数据库

1、设置空闲状态保留时间，Flink SQL 可以指定空闲状态(即未更新的状态)被保留的最小时间，当状态中某个 key对应的状态未更新的时间达到阈值时，该条状态被自动清理：

#参数指定
configuration.setString("table.exec.state.ttl", "1 h");

 2、开启 MiniBatch

MiniBatch Aggregation，思路是内存缓存 batch 数据再进行聚合，减少状态访问次数， 从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch 主要依靠在每个 Task 上注册的 Timer 线程 来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。 MiniBatch 默认关闭，开启方

如下:

// 设置参数，开启 miniBatch 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true"); 
// 批量输出的间隔时间 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s"); 
// 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数，可以设为 2 万条 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000");

 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。通 常对于聚合的场景，微批处理可以显著的提升系统性能，建议开启。 1.12 之前的版本有 bug，开启 miniBatch，不会清理过期状态，也就是说如果设置 状态的 TTL，法清理过期状态。1.12 版本才修复这个问题。

3、开启 LocalGlobal

3.1 原理概述 Local Global Aggregation，思路是聚合操作拆分为两阶段， Local 阶段预聚合减少数据条数，Global 解决全局聚合，即 MapReduce 模型中的Combine+Reduce 处理模式，本质上能够靠 LocalAgg 的聚合筛除部分倾斜数据，从而降低 GlobalAgg 的热点，提升性能。

  第一阶段在上游节点本地攒一批数据 进行聚合（localAgg），并输出这次微批的增量值（Accumulator）。
  第二阶段再将收到 的 Accumulator 合并（Merge），得到最终的结果（GlobalAgg）。 
LocalGlobal 开启方式：
  1.LocalGlobal 优化需要先开启 MiniBatch，依赖于MiniBatch 的参数。
  2.table.optimizer.agg-phase-strategy: 聚合策略。默认 AUTO，支持参数 AUTO、 TWO_PHASE(使用 LocalGlobal 两阶段聚合)、ONE_PHASE(仅使用 Global 一阶段聚合)。 

// 设置参数： 
// 开启 miniBatch 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
// 批量输出的间隔时间 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s"); 
// 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数，可以设为 2 万条 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000"); 
// 开启 LocalGlobal 
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");

注意事项：
  1.需要先开启 MiniBatch
  2.开启 LocalGlobal 需要 UDAF 实现 Merge 方法
4、开启 Split Distinct（Split Distinct Aggregation，思路是针对 count distinct 场景， 对分组 key 先分桶预聚合， 再对分桶结果全局聚合）LocalGlobal 优化针对普通聚合（例如 SUM、COUNT、MAX、MIN 和 AVG）有较好的效果，对于 DISTINCT 的聚合（如 COUNT DISTINCT）收效不明显，因为 COUNT DISTINCT 在 Local 聚合时，对于 DISTINCT KEY 的去重率不高，导致在 Global 节点仍然存在热点。
4.1 原理概述 之前为了解决 COUNT DISTINCT 的热点问题，通常需要手动改写为两层聚合（增加按 Distinct Key 取模的打散层）。从 Flink1.9.0 版本开始 ， 提供了 COUNT DISTINCT 自动打散功能 ， 通过 HASH_CODE(distinct_key) %BUCKET_NUM 打散，不需要手动重写。Split Distinct 和 LocalGlobal 的原理对比参见下图。

--Distinct 举例：
SELECT a, COUNT(DISTINCT b) 
FROM TB​
GROUP BY a
--手动打散举例：
SELECT a, SUM(cnt) 
FROM ( 
 SELECT a, COUNT(DISTINCT b) as cnt 
 FROM TB
 GROUP BY a, MOD(HASH_CODE(b), 1024) 
) GROUP BY a

Split Distinct 开启方式默认不开启，使用参数显式开启：
   table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true，默认 false。
   table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num: Split Distinct 优化在第一层聚合中，被打散的 bucket 数目。默认 1024。

// 设置参数：(要结合 minibatch 一起使用)
// 开启 Split Distinct
configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true");
// 第一层打散的 bucket 数目
configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num", "1024");

注意事项：
   1.目前不能在包含 UDAF 的 Flink SQL 中使用 Split Distinct 优化方法。
   2.拆分出来的两个 GROUP 聚合还可参与 LocalGlobal 优化。
   3.该功能在 Flink1.9.0 版本及以上版本才支持。
5.多维 DISTINCT 使用 Filter
5.1 原理概述 在某些场景下，可能需要从不同维度来统计 count（distinct）的结果（比如统计 uv、app 端的 uv、web 端的 uv），可能会使用如下 CASE WHEN 语法。

SELECTB
    a, 
    COUNT(DISTINCT b) AS total_b, 
    COUNT(DISTINCT ** CASE WHEN ** c IN ('A', 'B') THEN b ELSE NULL END) AS AB_b, 
    COUNT(DISTINCT ** CASE WHEN ** c IN ('C', 'D') THEN b ELSE NULL END) AS CD_b 
FROM TB
GROUP BY a

在这种情况下，建议使用 FILTER 语法, 目前的 Flink SQL 优化器可以识别同一唯一键 上的不同 FILTER 参数。如，在上面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。 此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可 减少状态的大小和对状态的访问。将上边的 CASE WHEN 替换成 FILTER 后，如下所示:

SELECTB
    a, 
    COUNT(DISTINCT b) AS total_b, 
    COUNT(DISTINCT b) FILTER (WHERE c IN ('A', 'B')) AS AB_b, 
    COUNT(DISTINCT b) FILTER (WHERE c IN ('C', 'D')) AS CD_b 
FROM TB
GROUP BY a

6、总结以上的调优参数，代码如下：

// 设置参数：
// 开启 miniBatch
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
// 批量输出的间隔时间
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s");
// 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数，可以设为 2 万条
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000");
// 开启 LocalGlobal
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");
// 开启 Split Distinct
configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true");
// 第一层打散的 bucket 数目
configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num", "1024");
// 指定时区
configuration.setString("table.local-time-zone", "Asia/Shanghai");

 附录：FlinkSQL 官网配置参数： https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/config/

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