Flink教程：17-FlinkSql优化

FlinkSQL 官网配置参数：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/table/config.html

1. 设置空闲状态保留时间

Flink SQL 新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。列举两个场景：

➢ FlinkSQL 的 regular join（inner、left、right），左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理！要么设置 TTL，要么使用 FlinkSQL 的 interval join。

➢ 使用 Top-N 语法进行去重，重复数据的出现一般都位于特定区间内（例如一小时或一天内），过了这段时间之后，对应的状态就不再需要了。

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：

#API 指定
tableEnv.getConfig().setIdleStateRetention(Duration.ofHours(1));
#参数指定
Configuration configuration = tableEnv.getConfig().getConfiguration();
configuration.setString("table.exec.state.ttl", "1 h");

2. 开启 MiniBatch

MiniBatch 是微批处理，原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对 State 的访问，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，开启方式如下:

// 初始化 table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// 获取 tableEnv 的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// 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。

➢ 注意事项：

1）目前，key-value 配置项仅被 Blink planner 支持。

2）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，无法清理过期状态。1.12 版本才修复这个问题。

参考 ISSUE：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-17096

3. 开启 LocalGlobal

3.1 原理概述

LocalGlobal 优化将原先的 Aggregate 分成 Local+Global 两阶段聚合，即MapReduce 模型中的 Combine+Reduce 处理模式。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 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。结合下图理解 LocalGlobal 如何解决数据倾斜的问题。

由上图可知：

未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜，Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。
开启 LocalGlobal 优化后，先进行本地聚合，再进行全局聚合。可大大减少 GlobalAgg的热点，提高性能。

➢ 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)。

// 初始化 table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// 获取 tableEnv 的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// 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。

3.2 提交案例：统计每天每个 mid 出现次数

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo count

可以看到存在数据倾斜。

3.3 提交案例：开启 miniBatch 和 LocalGlobal

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo count \
--minibatch true \
--local-global true

从 WebUI 可以看到分组聚合变成了 Local 和 Global 两部分，数据相对均匀，且没有数据倾斜。

4. 开启 Split Distinct

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：

1
2
3

SELECT a, COUNT(DISTINCT b)
FROM T
GROUP BY a

手动打散举例：

SELECT a, SUM(cnt)
FROM (
 SELECT a, COUNT(DISTINCT b) as cnt
 FROM T
 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。

// 初始化 table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// 获取 tableEnv 的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// 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。

4.2 提交案例：count(distinct)存在热点问题

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo distinct

可以看到存在热点问题。

4.3 提交案例：开启 split distinct

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo distinct \
--minibatch true \
--split-distinct true

从 WebUI 可以看到有两次聚合，而且有 partialFinal 字样，第二次聚合时已经均匀。

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。

SELECT
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 T
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:

SELECT
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 T
GROUP BY a

5.2 提交案例：多维 Distinct

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo dim-difcount

5.3 提交案例：使用 Filter

bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SqlDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--demo dim-difcount-filter

通过 WebUI 对比前 10 次 Checkpoint 的大小，可以看到状态有所减小。

6. 设置参数总结

总结以上的调优参数，代码如下：

// 初始化 table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// 获取 tableEnv 的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// 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");