下图是RocksDB的工作流程,一共进行三个步骤, ①将数据写入内存中的活跃表 Active MenTable ②将活跃表转化成只读表 ReadOnlyMemTable ③将只读表flush到本地磁盘上 LocalDish 具体调优方法 ①增大整块缓存,减小刷写的频率 ...
参数名 说明 state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小,默认值为 KB。在生产环境中总是会适当调大一些,一般 KB比较合适,对于机械硬盘可以再增大到 KB,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 建议调整 state.back ...
2021-01-18 12:56 0 688 推荐指数:
下图是RocksDB的工作流程,一共进行三个步骤, ①将数据写入内存中的活跃表 Active MenTable ②将活跃表转化成只读表 ReadOnlyMemTable ③将只读表flush到本地磁盘上 LocalDish 具体调优方法 ①增大整块缓存,减小刷写的频率 ...
一、开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询。使用 RocksDB时,状态大小仅受可用 ...
1、Flink参数配置 jobmanger.rpc.address:jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port:jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb:jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够 ...
第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定 ...
1 配置内存 如果频繁出现Full GC,需要优化GC 在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置项中添加参数: -Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX ...
Flink调优法则 一. 性能定位 口诀分析 1. 看背压 通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一 2. 看checkoint时长 checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐 3. 查看关键指标 通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能 ...
远程写特点 每个远程写目的地都启动一个队列,该队列从write-ahead log (WAL)中读取数据,将样本写到一个由(分片)shard拥有的内存队列中,然后分片将请求发送到配置的 ...
Linux操作系统下内存4G,配置JAVA8 JVM: 参数含义说明: -server:设置JVM使用server模式,server模式启动慢,运行性能和内存效率高,适用于生产服务器;相对应的有-client模式,client模式启动速度快,运行性能和内存效率不高 ...