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Flink_SQL/双流Join底层原理.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 
 # 底层原理简介
 
-![pic](./flinksql_0001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/sql/flinksql_0001.png)
 
 - LState:存储左边数据流中的数据。
 - RState：存储右边数据流中的数据。

调优/CheckPoint.md

@@ -10,7 +10,7 @@ flush 线程从内存 flush 到磁盘上；读取过程中，会先尝试从 Wri
 查询 Block Cache，如果内存中都没有的话，则会按层级查找底层的 SST 文件，并将返回的结果所在的 Data Block 加载到 Block 
 Cache，返回给上层应用。
 
-![pic](./RocksDB001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/RocksDB001.png)
 
 
 # RocksDBKeyedStateBackend增量快照介绍
@@ -19,7 +19,7 @@ Cache，返回给上层应用。
 用这一特性将两次 checkpoint 之间 SST 文件列表的差异作为状态增量上传到分布式文件系统上，并通过 JobMaster 中的 
 SharedStateRegistry 进行状态的注册和过期。
 
-![pic](./RocksDB002.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/RocksDB002.png)
 
 如上图所示，Task 进行了 3 次快照（假设作业设置保留最近 2 次 Checkpoint）：
 - CP-1：RocksDB 产生 sst-1 和 sst-2 两个文件，Task 将文件上传至 DFS，JM 记录 sst 文件对应的引用计数
@@ -49,7 +49,7 @@ StateBackend 要更为复杂，在 100+GB 甚至 TB 级别状态下，作业比
 flink1.13中引入了State访问的性能监控，即latency tracking state、此功能不局限于State Backend的类型，自定义实现的State 
 Backend也可以复用此功能。
 
-![pic](./RocksDB003.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/RocksDB003.png)
 
 state访问的性能监控会产生一定的性能影响，所以默认每100次做一次抽样sample，对不同的state Backend性能损失影响不同。
 
@@ -67,11 +67,11 @@ state访问的性能监控会产生一定的性能影响，所以默认每100次
 
 `state.backend.latency-track.state-name-as-variable:true`：将状态名作为变量
 
-![pic](./RocksDB004.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/RocksDB004.png)
 
 0代表是任务编号，filter.visit-state是定义的状态的变量名。
 
-![pic](./RocksDB005.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/RocksDB005.png)
 
 有很多这种统计值可以查看，中位值，75分位值等。
 

调优/Resource.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 
 TaskManager的内存模型如下图所示(1.10之后版本内存模型)：
 
-![pic](./taskManager001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/taskManager001.png)
 
 Flink使用了堆上内存和堆外内存。
 
@@ -79,7 +79,7 @@ Task执行用户代码所使用的内存。
 
 查看TaskManager内存图，如下所示，如果内存长时间占用比例过高就需要调整Flink作业内存了。
 
-![pic](./taskmanager002.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/taskmanager002.png)
 
 - 如果未使用RocksDB作为状态后端，则可以将管理内存调整为0.
 - 单个TaskManager内存大小为2-8G之间。

调优/backpress.md

@@ -14,7 +14,7 @@ consumer）的摄入速率。
 
 # TCP-based 反压的弊端
 
-![pic](./backpress002.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/backpress002.png)
 
 - 单个Task导致的反压，会阻断整个TM-TM之间的socket，连checkpoint barries也无法发出。
 - 反压传播路径长，导致生效时延较大。
@@ -28,7 +28,7 @@ backlog size 告诉下游准备发送多少消息，下游就会去计算有多
 就会返还给上游一个 Credit 告知他可以发送消息（图上两个 ResultSubPartition 和 InputChannel 之间是虚线是因为最
 终还是要通过 Netty 和 Socket 去通信），下面我们看一个具体示例。
 
-![pic](./backpress001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/backpress001.png)
 
 假设我们上下游的速度不匹配，上游发送速率为 2，下游接收速率为 1，可以看到图上在 ResultSubPartition 中累积了两
 条消息，10 和 11， backlog 就为 2，这时就会将发送的数据 <8,9> 和 backlog = 2 一同发送给下游。下游收到了之后
@@ -76,7 +76,7 @@ Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别的反压监控。监控的
 TaskManager 上正在运行的所有线程，收集在缓冲区请求中阻塞的线程数（意味着下游阻塞），并计算缓冲区阻塞线程数与
 总线程数的比值 rate。其中，rate < 0.1 为 OK，0.1 <= rate <= 0.5 为 LOW，rate > 0.5 为 HIGH。
 
-![pic](./backpress003.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/backpress003.png)
 
 
 以下两种场景可能导致反压：
@@ -179,4 +179,3 @@ join时的性能问题，也许要和外部组件交互。
 
 2、先攒批在进行读写操作。
 
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调优/dataSkew.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。
 
-![pic](./dataSkew0001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/dataSkew0001.png)
 
 
 # 影响
@@ -54,7 +54,7 @@ Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。当 Subtasks 之间处
 
 解决思路： 通过添加随机前缀，打散 key 的分布，使得数据不会集中在几个 Subtask。
 
-![pic](./dataSkew0002.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/dataSkew0002.png)
 
 
 具体措施：
@@ -65,7 +65,7 @@ Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。当 Subtasks 之间处
 
 解决思路：聚合统计前，先进行预聚合，例如两阶段聚合（加盐局部聚合+去盐全局聚合）。
 
-![pic](./dataSkew0003.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/dataSkew0003.png)
 
 两阶段聚合的具体措施：
 ① 预聚合：加盐局部聚合，在原来的 key 上加随机的前缀或者后缀。
@@ -116,4 +116,3 @@ pv值，然后最外层，将各个打散的pv求和。
 注意：最内层的sql，给分组的key添加的随机数，范围不能太大，也不能太小，太大的话，分的组太多，增加checkpoint的
 压力，太小的话，起不到打散的作用。
 
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调优/flinkSql.md

@@ -74,7 +74,7 @@ LocalGlobal优化将原先的 Aggregate 分成 Local+Global 两阶段聚合，
 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。
 
-![pic](./flinksql0001.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/flinksql0001.png)
 
 - 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。
@@ -117,7 +117,7 @@ Global 节点仍然存在热点。
 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。
 
-![pic](./flinksql0002.png)
+![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/flinksql0002.png)
 
 Distinct举例