# 设置空闲状态保留时间 不设置空闲状态保留时间会导致状态爆炸。 - FlinkSQL 的 regular join inner 、 left 、 right ），左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理！要么设置 TTL ，要么使用 Flink SQL 的 interval join 。 - 使用 Top N 语法进行去重，重复数据的出现一般都位于特定区间内（例如一小时或一天内），过了这段时间之后，对应的 状态就不再需要了。 Flink SQL可以指定空闲状态（即未更新的状态）被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时， 该条状态被自动清理。 API 设置： ```java tableEnv.getConfig().setIdleStateRetention(Duration.ofHours(1)); ``` 配置参数设置： ```java Configuration configuration = tableEnv.getConfig().getConfiguration(); configuration.setString("table.exec.state.ttl", " 1 h" ); ``` # 开启MiniBatch MiniBatch是微批处理，原理是 缓存一定的数据后再触发处理，以减少对 State 的访问从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。 ## 开启方式 MiniBatch 默认关闭，开启方式如下: ```java Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); configuration.setString(" table.exec.mini batch.enabled ", true); configuration.setString(" table.exec.mini batch.allow latency ", 5 s); configuration.setString(" table.exec.mini batch.size ", 20000); ``` - `table.exec.mini batch.enabled`: 开启 miniBatch的参数。 - `table.exec.mini batch.allow-latency`： 批量输出的间隔时间。 - `table.exec.mini batch.size`： 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数 ，可以设为2 万条。 注意： - 目前上述样例中的key value 配置项仅被 Blink planner支持。 - 1.12 之前的版本有 bug ，开启 miniBatch ，不会清理过期状态，也就是说如果设置状态的 TTL ，无法清理过期状态。 1.12 版本才修复这个问题 。 参考ISSUE：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK_17096 ## 适用场景 微批处理通过增加延迟换取高吞吐，如果有超低延迟的要求，不建议开启微批处理。通常对于聚合的场景，微批处理可以显 著的提升系统性能，建议开启。 # 开启 LocalGlobal ## 原理介绍 LocalGlobal优化将原先的 Aggregate 分成 Local+Global 两阶段聚合，即MapReduce 模型中的 Combine+Reduce 处理模式。第一阶段在上游节点本地攒一批数据进行聚合（ localAgg ），并输出这次微批的增量值 A ccumulator ）。第 二阶段再将收到的 Accumulator 合并（ Merge ），得到最终的结果 GlobalAgg ）。 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。  - 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。 ## 开启方式 - LocalGlobal 优化需要先开启 MiniBatch ，依赖于 MiniBatch 的参数。 - table.optimizer.agg phase strategy : 聚合策略。默认 AUTO ，支持参数 AUTO 、TWO_PHASE( 使用 LocalGlobal 两阶 段聚合 、 ONE_PHASE( 仅使用 Global 一阶段聚合）。 ```java // 初始化运行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); TableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env); Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); // 开启 miniBatch configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled ", true); // 批量输出的间隔时间 configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow latency ", "5s"); // 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数 ，可以设为 2 万条 configuration.setString("table.exec.mini-batch.size ", "20000"); // 开启 LocalGlobal config uration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE"); ``` - 1) 需要先开启 MiniBatch。 - 2) 开启 LocalGlobal 需要 UDAF 实现 Merge 方法 。 # 开启Split Distinct LocalGlobal优化针对普通聚合（例如 SUM 、 COUNT 、 MAX 、 MIN 和 AVG ）有较好的效果。对于 DISTINCT 的聚合（如 COUNT DISTINCT 收效不明显，因为 COUNT DISTINCT 在 Local 聚合时，对于 DISTINCT KEY 的去重率不高，导致在 Global 节点仍然存在热点。 ## 原理介绍 为了解决COUNT DISTINCT 的热点问题，通常需要手 动改写为两层聚合（增加按 Distinct Key取模的打散层）。 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。  Distinct举例 ```sql SELECT a,COUNT(DISTINCT b) FROM T GROUP BY a ``` 使用SQL语句手动打散： ```sql SELECT a,SUM(cnt) FROM ( SELECT a,COUNT(DISTINCT b ) as cnt FROM T GROUP BY a,MOD(HASH_CODE(b), 1024) ) GROUP BY a ``` ## 特性开启 默认不开启，使用参数显式开启。 - `table.optimizer.distinct agg.split.enabled: true`： 默认 false 。 - `table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct`： 优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。 ```java // 初始化 table environment TableEnvironment tEnv = ... // 获取 tableEnv 的配置对象 Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); // 设置参数：要结合 minibatch 一起 使用 // 开启 Split Distinct configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true"); // 第一层 打 散 的 bucket 数目 configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num", "1024"); ``` ### 注意事项 - （1）目前不能在包含 UDAF 的 Flink SQL 中使用 Split Distinct 优化方法。 - （2）拆分出来的两个 GROUP 聚合还可参与 LocalGlobal 优化。 - （3）该功能在Flink 1.9.0 版本 及以上版本才支持。 # 多维DISTINCT 使用Filter 在某些场景下，可能需要从不同维度来统计count distinct ）的结果 （比如统计 uv 、app 端的 uv 、 web 端的 uv 可能 会使用如下 CASE WHEN 语法 。 ```sql SELECT a, COUNT(DISTINCT b ) AS total_ b, COUNT(DISTINCT CASE WHEN c IN ('A', 'B') THEN b ELSE NULL END) AS AB b, COUNT(DISTINCT CASE WHEN c IN ('C', 'D') THEN b ELSE NULL END) AS CD_b FROM T GROUP BY a ``` 在这种情况下，建议使用FILTER 语法 , 目前的 Flink SQL 优化器可以识别同一唯一键上的不同 FILTER 参数。如，在上 面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例， 而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。 将上边的CASE WHEN 替换成 FILTER 后 ，如下所示： ```sql SELECT a, COUNT(DISTINCT b ) AS b, COUNT(DISTINCT b ) FILT ER (WHERE c IN ('A', 'B')) AS AB_b, COUNT(DISTINCT b ) FILTER (WHERE c IN ('C', 'D')) AS CD b FROM T GROUP BY a ```