Flink监控与优化

1. Flink-Metrics监控

1.1 什么是Metrics？

1.1.1 Metrics介绍

由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。

1.1.2 Metric Types

Metrics 的类型如下：
1，常用的如 Counter，写过 mapreduce 作业的开发人员就应该很熟悉 Counter，其实含义都是一样的，就是对一个计数器进行累加，即对于多条数据和多兆数据一直往上加的过程。
2，Gauge，Gauge 是最简单的 Metrics，它反映一个值。比如要看现在 Java heap 内存用了多少，就可以每次实时的暴露一个 Gauge，Gauge 当前的值就是heap使用的量。
3，Meter，Meter 是指统计吞吐量和单位时间内发生“事件”的次数。它相当于求一种速率，即事件次数除以使用的时间。
4，Histogram，Histogram 比较复杂，也并不常用，Histogram 用于统计一些数据的分布，比如说 Quantile、Mean、StdDev、Max、Min 等。
Metric 在 Flink 内部有多层结构，以 Group 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，Metric Group + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识。

1.1 WebUI监控

在flink的UI的界面上点击任务详情，然后点击Task Metrics会弹出如下的界面，在 add metic按钮上可以添加我需要的监控指标。
l 自定义监控指标
○ 案例：在map算子内计算输入的总数据
○ 设置MetricGroup为：flink_test_metric
○ 指标变量为：mapDataNub
○ 参考代码
○ 程序启动之后就可以在任务的ui界面上查看

package cn.itcast.hello;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.metrics.Counter;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author itcast
* Desc
*/
public class WordCount5_Metrics {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.准备环境-env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
        //2.准备数据-source
        //2.source
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("node1", 9999);
        //3.处理数据-transformation
        DataStream<String> wordsDS = linesDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                //value就是一行行的数据
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    out.collect(word);//将切割处理的一个个的单词收集起来并返回
                }
            }
        });
        //3.2对集合中的每个单词记为1
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(new RichMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            Counter myCounter;
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                myCounter= getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("myGroup").counter("myCounter");
            }
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                myCounter.inc();
                //value就是进来一个个的单词
                return Tuple2.of(value, 1);
            }
        });
        //3.3对数据按照单词(key)进行分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(t -> t.f0);
        //3.4对各个组内的数据按照数量(value)进行聚合就是求sum
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = groupedDS.sum(1);
        //4.输出结果-sink
        result.print().name("mySink");
        //5.触发执行-execute
        env.execute();
    }
}
// /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d
// /export/server/flink/bin/flink run --class cn.itcast.hello.WordCount5_Metrics /root/metrics.jar
// 查看WebUI

Prometheus+grafana集成Flink进行监控