FlinkRocksDB状态后端参数调优的示例分析
这篇文章将为大家详细讲解有关Flink RocksDB 状态后端参数调优的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名与空间、网络空间、营销软件、网站建设、富县网站维护、网站推广。
截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。
但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。如果仅考虑 Flink 状态存储这一方面，我们仍然可以总结出一些相对普适的优化思路。本文先介绍一些基础知识，再列举方法。
**Note：**本文的内容是基于我们在线上运行的 Flink 1.9 版本实践得出的。在1.10版本及以后，由于 TaskManager 内存模型重构，RocksDB 内存默认成为了堆外托管内存的一部分，可以免去一些手动调整的麻烦。如果性能仍然不佳，需要干预，则必须将 state.backend.rocksdb.memory.managed 参数设为 false 来禁用 RocksDB 内存托管。
State R/W on RocksDB
RocksDB 作为 Flink 状态后端时的读写逻辑与一般情况略有不同，如下图所示。
Flink 作业中的每一个注册的状态都对应一个列族（column family），即包含自己独立的 memtable 和 sstable 集合。写操作会先将数据写入活动 memtable，写满之后则会转换为不可变 memtable，并 flush 到磁盘中形成 sstable。读操作则会依次在活动 memtable、不可变 memtable、block cache 和 sstable 中寻找目标数据。另外，sstable 也需要通过 compaction 策略进行合并，最终形成分层的 LSM Tree 存储结构，老生常谈了。
特别地，由于 Flink 在每个检查点周期都会将 RocksDB 的数据快照持久化到文件系统，所以自然也就不需要再写预写日志（WAL）了，可以安全地关闭WAL与fsync。
之前笔者已经详细讲解过 RocksDB 的 compaction 策略，并且提到了读放大、写放大和空间放大的概念，对 RocksDB 的调优本质上就是在这三个因子之间取得平衡。而在 Flink 作业这种注重实时性的场合，则要重点考虑读放大和写放大。
Tuning MemTable
memtable 作为 LSM Tree 体系里的读写缓存，对写性能有较大的影响。以下是一些值得注意的参数。为方便对比，下文都会将 RocksDB 的原始参数名与 Flink 配置中的参数名一并列出，用竖线分割。
write_buffer_size | state.backend.rocksdb.writebuffer.size 单个 memtable 的大小，默认是64MB。当 memtable 大小达到此阈值时，就会被标记为不可变。一般来讲，适当增大这个参数可以减小写放大带来的影响，但同时会增大 flush 后 L0、L1 层的压力，所以还需要配合修改 compaction 参数，后面再提。
max_write_buffer_number | state.backend.rocksdb.writebuffer.count memtable 的最大数量（包含活跃的和不可变的），默认是2。当全部 memtable 都写满但是 flush 速度较慢时，就会造成写停顿，所以如果内存充足或者使用的是机械硬盘，建议适当调大这个参数，如4。
min_write_buffer_number_to_merge | state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge 在 flush 发生之前被合并的 memtable 最小数量，默认是1。举个例子，如果此参数设为2，那么当有至少两个不可变 memtable 时，才有可能触发 flush（亦即如果只有一个不可变 memtable，就会等待）。调大这个值的好处是可以使更多的更改在 flush 前就被合并，降低写放大，但同时又可能增加读放大，因为读取数据时要检查的 memtable 变多了。经测试，该参数设为2或3相对较好。
Tuning Block/Block Cache
block 是 sstable 的基本存储单位。block cache 则扮演读缓存的角色，采用 LRU 算法存储最近使用的 block，对读性能有较大的影响。
block_size | state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小，默认值为4KB。在生产环境中总是会适当调大一些，一般32KB比较合适，对于机械硬盘可以再增大到128~256KB，充分利用其顺序读取能力。但是需要注意，如果 block 大小增大而 block cache 大小不变，那么缓存的 block 数量会减少，无形中会增加读放大。
block_cache_size | state.backend.rocksdb.block.cache-size block cache 的大小，默认为8MB。由上文所述的读写流程可知，较大的 block cache 可以有效避免热数据的读请求落到 sstable 上，所以若内存余量充足，建议设置到128MB甚至256MB，读性能会有非常明显的提升。
Tuning Compaction
compaction 在所有基于 LSM Tree 的存储引擎中都是开销最大的操作，弄不好的话会非常容易阻塞读写。建议看官先读读前面那篇关于 RocksDB 的 compaction 策略的文章，获取一些背景知识，这里不再赘述。
compaction_style | state.backend.rocksdb.compaction.style compaction 算法，使用默认的 LEVEL（即 leveled compaction）即可，下面的参数也是基于此。
target_file_size_base | state.backend.rocksdb.compaction.level.target-file-size-base L1层单个 sstable 文件的大小阈值，默认值为64MB。每向上提升一级，阈值会乘以因子 target_file_size_multiplier（但默认为1，即每级sstable最大都是相同的）。显然，增大此值可以降低 compaction 的频率，减少写放大，但是也会造成旧数据无法及时清理，从而增加读放大。此参数不太容易调整，一般不建议设为256MB以上。
max_bytes_for_level_base | state.backend.rocksdb.compaction.level.max-size-level-base L1层的数据总大小阈值，默认值为256MB。每向上提升一级，阈值会乘以因子 max_bytes_for_level_multiplier（默认值为10）。由于上层的大小阈值都是以它为基础推算出来的，所以要小心调整。建议设为 target_file_size_base 的倍数，且不能太小，例如5~10倍。
level_compaction_dynamic_level_bytes | state.backend.rocksdb.compaction.level.use-dynamic-size 这个参数之前讲过。当开启之后，上述阈值的乘法因子会变成除法因子，能够动态调整每层的数据量阈值，使得较多的数据可以落在最高一层，能够减少空间放大，整个 LSM Tree 的结构也会更稳定。对于机械硬盘的环境，强烈建议开启。
Generic Parameters
max_open_files | state.backend.rocksdb.files.open 顾名思义，是 RocksDB 实例能够打开的最大文件数，默认为-1，表示不限制。由于sstable的索引和布隆过滤器默认都会驻留内存，并占用文件描述符，所以如果此值太小，索引和布隆过滤器无法正常加载，就会严重拖累读取性能。
max_background_compactions/max_background_flushes | state.backend.rocksdb.thread.num 后台负责 flush 和 compaction 的最大并发线程数，默认为1。注意 Flink 将这两个参数合二为一处理（对应 DBOptions.setIncreaseParallelism() 方法），鉴于 flush 和 compaction 都是相对重的操作，如果 CPU 余量比较充足，建议调大，在我们的实践中一般设为4。
关于“Flink RocksDB 状态后端参数调优的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
网站题目：FlinkRocksDB状态后端参数调优的示例分析
转载来于：http://pwwzsj.com/article/gesije.html
