下圖是RocksDB的工作流程,一共進行三個步驟, ①將數據寫入內存中的活躍表 Active MenTable ②將活躍表轉化成只讀表 ReadOnlyMemTable ③將只讀表flush到本地磁盤上 LocalDish 具體調優方法 ①增大整塊緩存,減小刷寫的頻率 ...
參數名 說明 state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小,默認值為 KB。在生產環境中總是會適當調大一些,一般 KB比較合適,對於機械硬盤可以再增大到 KB,充分利用其順序讀取能力。但是需要注意,如果 block 大小增大而 block cache 大小不變,那么緩存的 block 數量會減少,無形中會增加讀放大 建議調整 state.back ...
2021-01-18 12:56 0 688 推薦指數:
下圖是RocksDB的工作流程,一共進行三個步驟, ①將數據寫入內存中的活躍表 Active MenTable ②將活躍表轉化成只讀表 ReadOnlyMemTable ③將只讀表flush到本地磁盤上 LocalDish 具體調優方法 ①增大整塊緩存,減小刷寫的頻率 ...
一、開啟監控 RocksDB是基於LSM Tree實現的,寫數據都是先緩存到內存中,所以RocksDB的寫請求效率比較高。RocksDB使用內存結合磁盤的方式來存儲數據,每次獲取數據時,先從內存中blockcache中查找,如果內存中沒有再去磁盤中查詢。使用 RocksDB時,狀態大小僅受可用 ...
1、Flink參數配置 jobmanger.rpc.address:jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port:jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb:jobmanager的堆內存大小。不建議配的太大,1-2G足夠 ...
第1章 資源配置調優 Flink性能調優的第一步,就是為任務分配合適的資源,在一定范圍內,增加資源的分配與性能的提升是成正比的,實現了最優的資源配置后,在此基礎上再考慮進行后面論述的性能調優策略。 提交方式主要是yarn-per-job,資源的分配在使用腳本提交Flink任務時進行指定 ...
1 配置內存 如果頻繁出現Full GC,需要優化GC 在客戶端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中,在“env.java.opts”配置項中添加參數: -Xloggc:<LOG_DIR>/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX ...
Flink調優法則 一. 性能定位 口訣分析 1. 看背壓 通常最后一個背壓高的subTask的下游就是job的明顯瓶頸之一 2. 看checkoint時長 checkpoint的時長在一定程度上可以影響job的整體吞吐 3. 查看關鍵指標 通過延遲與吞吐指標可以對任務的性能 ...
遠程寫特點 每個遠程寫目的地都啟動一個隊列,該隊列從write-ahead log (WAL)中讀取數據,將樣本寫到一個由(分片)shard擁有的內存隊列中,然后分片將請求發送到配置的 ...
Linux操作系統下內存4G,配置JAVA8 JVM: 參數含義說明: -server:設置JVM使用server模式,server模式啟動慢,運行性能和內存效率高,適用於生產服務器;相對應的有-client模式,client模式啟動速度快,運行性能和內存效率不高 ...