Flink数据倾斜概述与优化

在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。

1.数据倾斜的原理和影响

1.1 原理

数据倾斜就是数据的分布严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。

数据分布理论上都是倾斜的，符合“二八原理”：例如80%的财富集中在20%的人手中、80%的用户只使用20%的功能、20%的用户贡献了80%的访问量。

数据倾斜的现象，如下图所示。

1.2 影响

（1）单点问题

数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。

（2）GC 频繁

过多的数据集中在某些 JVM（TaskManager），使得JVM 的内存资源短缺，导致频繁 GC。

（3）吞吐下降、延迟增大

数据单点和频繁 GC 导致吞吐下降、延迟增大。

（4）系统崩溃

严重情况下，过长的 GC 导致 TaskManager 失联，系统崩溃。

 

 

2.Flink 如何定位数据倾斜？

步骤1：定位反压

定位反压有2种方式：Flink Web UI 自带的反压监控（直接方式）、Flink Task Metrics（间接方式）。通过监控反压的信息，可以获取到数据处理瓶颈的 Subtask。

参考：【Flink 精选】如何分析及处理反压?

步骤2：确定数据倾斜

Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。当 Subtasks 之间处理的数据量有较大的差距，则该 Subtask 出现数据倾斜。如下图所示，红框内的 Subtask 出现数据热点。

3.Flink 如何处理常见数据倾斜？

 

场景一：数据源 source 消费不均匀

解决思路：通过调整并发度，解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。

例如kafka数据源，可以调整 KafkaSource 的并发度解决消费不均匀。

调整并发度的原则：KafkaSource 并发度与 kafka 分区数是一样的，或者 kafka 分区数是KafkaSource 并发度的整数倍。

场景二：key 分布不均匀的无统计场景

说明：key 分布不均匀的无统计场景，例如上游数据分布不均匀，使用keyBy来打散数据。

解决思路： 通过添加随机前缀，打散 key 的分布，使得数据不会集中在几个 Subtask。

 

 

 具体措施：
① 在原来分区 key/uid 的基础上，加上随机的前缀或者后缀。
② 使用数据到达的顺序seq，作为分区的key。

场景三：key 分布不均匀的统计场景

解决思路：聚合统计前，先进行预聚合，例如两阶段聚合（加盐局部聚合+去盐全局聚合）。

 两阶段聚合的具体措施：
① 预聚合：加盐局部聚合，在原来的 key 上加随机的前缀或者后缀。
② 聚合：去盐全局聚合，删除预聚合添加的前缀或者后缀，然后进行聚合统计。 

4.一个SQL演示案例

我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql

select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv  from source_kafka_table 
group by TUMBLE(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) ,plat

在这个sql里，我们统计一个网站各个端的每分钟的pv，从kafka消费过来的数据首先会按照端进行分组，然后执行聚合函数count来进行pv的计算。

如果某一个端产生的数据特别大，比如我们的微信小程序端产生数据远远大于其他app端的数据，那么把这些数据分组到某一个算子之后，由于这个算子的处理速度跟不上，就会产生数据倾斜。

 查看flink的ui，会看到如下的场景。

对于这种简单的数据倾斜，我们可以通过对分组的key加上随机数，再次打散，分别计算打散后不同的分组的pv数，然后在最外层再包一层，把打散的数据再次聚合，这样就解决了数据倾斜的问题。

优化后的sql如下：

select winEnd,split_index(plat1,'_',0) as plat2,sum(pv) from (

  select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat1,count(*) as pv from (

    -- 最内层，将分组的key，也就是plat加上一个随机数打散
    select plat || '_' || cast(cast(RAND()*100 as int) as string) as plat1 ,proc_time from source_kafka_table 

) group by TUMBLE(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE), plat1

) group by winEnd,split_index(plat1,'_',0)

在这个sql的最内层，将分组的key，也就是plat加上一个随机数打散，然后求打散后的各个分组（也就是sql中的plat1）的pv值，然后最外层，将各个打散的pv求和。

注意：最内层的sql，给分组的key添加的随机数，范围不能太大，也不能太小，太大的话，分的组太多，增加checkpoint的压力，太小的话，起不到打散的作用。

在我的测试中，一天大概十几亿的数据量，5个并行度，随机数的范围在100范围内，就可以正常处理了。

修改后我们看到各个子任务的数据基本均匀了。

 

 

 

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