Backpressured详细介绍
# BackPressure详细介绍
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# 前言
Flink反压已经是老生常谈的问题。那么如何确定反压的根源呢？在最近的Flink发布版本情况发生了很大的变化（特别是在Flink 1.13中增加了新的度量和web UI）。这篇文章将试图澄清其中的一些变化，并详细介绍如何追踪反压的根源。
# 什么是反压？
概括来说，反压就是Job Graph中的某些operator处理数据的速率低于接收数据的速率，造成数据积压，积压的数据填充到这些operator子任务的输入缓冲区。一旦输入缓冲区满了，反压就会传播到上游子任务的输出缓冲区。上游子任务也会被迫降低自身数据处理速度，以匹配下游opeartor的处理速度。由此类推，反压一步一步向上游传递，直至到达数据源operator端。
# 为什么需要关注反压？
反压是服务器或者operator过载的表现。因为数据在被处理之前已经在队列等待很长时间。所以，反压将直接影响系统的端到端延迟。另外，反压将导致对齐的检查点需要更长的时间，也将导致未对齐的检查点越来越大。如果你正在经历检查点障碍问题，关注反压将有助于解决问题。哪怕你只是想优化Flink作业，以降低运行成本，关注反压也很有必要。总之，为了解决的问题，你需要了解它，然后定位和分析它。
# 为什么不需要关注反压？
坦率地说，也不必太过于关注反压。从定义上来说，一直没有反压，说明集群资源利用率低。如果你想最大限度地减少闲置资源，允许一些反压现象的存在也是合理的，尤其对于批处理作业。
# 如何发现和追踪反压的根源？
利用metrics可以发现反压现象。不过，从Flink1.13版本开始，通过job graph可以直观的发现是否存在反压的现象，不需要点击进入task内部查看。
如上图示例，不同task有不同的颜色。通过颜色反映两方面信息：task反压程度、task忙碌程度。空闲task颜色为蓝色，全负荷忙碌task颜色为红色，反压全负荷task颜色直接置为黑色。通过这些颜色，可以很容易的发现反压task(黑)、busy task(红)。反压task下游的busy task很可能是反压的根源。
单独点击进入特定task的BackPressure页签，可以更直观的剖析反压问题，检查该task每个subtask的busy/backpressure/idle状态。比如，如果存在数据倾斜，每个subtask资源将不能得到同等的利用。
如上图示例，可以很清晰看出哪些subtask空闲、哪些subtask反压、没有subtask繁忙。坦率的说，以上足够定位反压问题了。不过，还有几个细节值得解释。BackPressured/Idle/Busy数据是基于三个新增metrics：
metrics(idleTimeMsPerSecond、
busyTimeMsPerSecond、
backPressuredTimeMsPerSecond)
由subtask计算和提供的。与CPU使用率指标非常相似，这三项数据用于测量每秒内有多少毫秒分别处于空闲、繁忙、反压。除了一些四舍五入误差外，三项数据是相互补充的，总和必须等于1000ms/s。另一个重要细节：三项数据是短时间内(几秒内)平均值，所反映的是subtask内部所有信息：
operators、functions、timers、checkpoint、序列化反序列化、网络堆栈、其他Flink内部开销。如果WindowOperator忙于启动定时器并生成结果，将会报告为busy或backpressure。如果Checkpointed接口类snapshotState方法存在复杂计算任务(如刷新内部缓冲区)，也将会报告为busy。
值得一提的是，这里有一个限制：busyTimeMsPerSecond、idleTimeMsPerSecond对于subtask之外线程是不敏感的。存在如下两种场景：Operators内部自定义线程（该做法是官方不推荐的）；使用已经不推荐的SourceFunction接口，该类source的busyTimeMsPerSecond数据将报告为NaN/N/A。
由于三项数据是几秒内测量的平均值。所以，在分析动态负载(varying load)类型的jobs或tasks(如subtask有定期触发的WindowOperator)时，一定要记住一点：恒定负载50%的subtask和每秒在fullBusy与fullIdle之间切换的subtask，busyTimeMsPerSecond数据均是500ms/s。
此外，动态负载(varying load)类型的jobs或tasks，尤其是触发窗口时，会将性能瓶颈移动到job graph的其他位置。
如上示例，SlidingWindowOperator因为积累数据成为性能瓶颈。但是，一旦触发窗口计算(10秒一次)，下游task(SlidingWindowCheckMapper-> Sink: SlidingWindowCheckPrintSink)就会成为瓶颈，SlidingWindowOperator出现反压。由于三项数据平均时间超过几秒钟，这种微妙之处并不是立即可见的，需要仔细观察。更重要的是，webUI每10秒只更新一次状态，使得这种现象更不容易察觉。
# 反压的坏处
- 任务处理性能出现瓶颈：以消费 Kafka 为例，大概率会出现消费 Kafka Lag。
- Checkpoint 时间长或者失败：因为某些反压会导致 barrier 需要花很长时间才能对齐，任务稳定性差。
- 整个任务完全卡住。比如在 TUMBLE 窗口算子的任务中，反压后可能会导致下游算子的 input pool 和上游算子的 output pool 满了，这时候如果下游窗口的 watermark 一直对不齐，窗口触发不了计算的话，下游算子就永远无法触发窗口计算了。整个任务卡住。
# 经常碰到哪些问题会任务反压
总结就是：算子的 sub-task 需要处理的数据量 > 能够处理的数据量。一般会实际中会有以下两种问题会导致反压。
- 数据倾斜：当前算子的每个 sub-task 只能处理 1w qps 的数据，而由于数据倾斜，这个算子的其中一些 sub-task 平均算下来 1s 需要处理 2w 条数据，但是实际只能处理 1w 条，从而反压。比如有时候 keyby 的 key 设置的不合理。
- 算子性能问题：下游整个整个算子 sub-task 的处理性能差，输入是 1w qps，当前算子的 sub-task 算下来平均只能处理 1k qps，因此就有反压的情况。比如算子需要访问外部接口，访问外部接口耗时长。
# 怎么处理反压？
首先需要分析导致反压的原因：
确认反压真实存在。
找出具体的机器或者subtask、剖析代码确定具体位置、确定哪些资源是稀缺的。
在极少数情况下，网络交换可能是job的性能瓶颈，表现为下游task输入缓冲区为空、而上游的输出缓冲区为满。
简言之，有两种处理方法：
- 增加资源(更多机器、更快的CPU、更好的RAM、更好的网络、使用SSD等等)。
- 进行优化以充分利用现有资源(优化代码、调优参数、避免数据倾斜)。
转载自：https://cdn.modb.pro/db/128767