Flink具备高吞吐、低延迟、纯流式架构、支持对乱序事件的处理、有状态、高度灵活的窗口定制、失败恢复、故障转移、水平扩展、批处理、流处理统一的API等大数据处理优势。基于大数据的应用场景中，从数据生产，到数据收集、数据处理、数据应用，贯穿整个大数据生命周期全栈的每个环节，Flink 均可应用其中。作为新一代开源大数据计算引擎，Flink 不仅满足海量数据对实时性的需求，且能够全链路打通端到端的数据价值挖掘。
基于开源组件的架构如果能实现性能最优化，那就是高潮迭起，掌声不断，如果架构性能不能最优化，那就是爷爷赶牛车，急死孙子。
笔者所在项目的日志综管平台架构使用了Flink组件，遇到了实时计算延迟的性能问题，下面笔者将和团队一起解决该性能问题的过程分享如下。
运行模式 | Flink on yarn |
Fink | 1.7.2 |
Hadoop | 2.8.5 |
计算节点数 | 9台虚拟机(单台cpu：12核内存：64GB 硬盘:550G) |
kafka | 2.1 |
业务高峰期处理数据量(每分钟) | 860w |
生成指标 | 30个 |
跑的任务数 | 8个 |
如图所示，flink处理的业务链数据量从某一时间点突然出现断崖式下降，数据处理积压越来严重，flink 任务背压较高，同时指标出现延时生成现象（正常处理延时1分以内）。
首先通过查看flink业务链处理日志，发现疑似线索。日志显示任务连接上游kafka报Disconnection连接异常现象。当指标延时时，此错误信息报频率较高，但指标不延时偶尔也会报错，是否这就是导致问题的罪魁祸首？根据这一线索，继续刨根问底：
分析及措施:
上游kafka采用kerberos认证机制，每隔24小时需要重新认证（调用专有客户端进行认证），flink 9台计算节点上部署自动认证脚本，每隔10分钟程序自动认证，Disconnection连接异常现象出现频率减少，但指标延时情况还在存在。
调整flink 连接kafka消费topic参数
default.api.timeout.ms
session.timeout.ms
request.timeout.ms
fetch.max.wait.ms
fetch.min.bytes
调整连接参数后Disconnection连接异常现象未出现，但指标延时现象依然存在。
通过监测上游kafka topic 消费分组Lag值，发现是下游消费滞后造成数据积压现象。
分析结论:通过以上监测与优化措施，指标生成延迟问题仍未解决，排除由Kafka引起指标延时的可能性。
通过上述优化整改，Flink与kafka连接异常问题解决，但延迟的问题还是存在，革命尚未成功，吾辈仍需继续深入分析。经比对多天日志，发现每次任务重启前都有checkpoint失败，ClosedByInterruptException异常现象
分析及措施:
因为业务链业务量巨大（高峰期每分钟需处理的数据量达800万左右），在有限flink计算节点上(9台虚拟机)，按照要求需要满足几十个指标在1分钟内不出现延时生成。当任务重启后如果从历史检查点恢复处理消费数据，数据量积压概率较高，无法保障指标生成不延时。所以，重启处理机制更改为每次任务重启后从当前时间点消费kafka 数据，而非从检查点开始。
关闭checkpoint后，无对应异常日志，但指标生成延迟问题依然存在。
分析结论:虽然对该可疑目标进行了tunning，但延迟依旧存在，进一步排除了checkpoint失败导致指标延时的可能性。
排除以上两种情况后，继续对flink组件本身的运行状态做全面综合深入分析。
分析及措施：
加大并发数处理：业务链kafka topic 是100 partition，正常下游Flink需要开100 个并发与partition个数一一对应起来，如此配置性能才能最优。但当前flink集群资源有限（flink集群机器上跑了其它96个并发任务），无法开启100 个并发（经测试最大可开启72 个并发）。按可用最大并发配置后，计算节点cpu 负载30%以下，但指标仍出现延时，看来扩大并发数解决不了延时问题。
线程运行状况
通过分析程序运行状态，发现shsncSpanEventStream pre -> Timestamps/Watermarks 这段逻辑有线程锁现象:
"AsyncIO-Emitter-Thread (trans stream -> Process -> shsncSpanEventStream pre -> Timestamps/Watermarks (28/72))" #181 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f4da3cf8000 nid=0x1324c waiting for monitor entry [0x00007f4d8bdeb000]
java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)at org.apache.flink.streaming.api.operators.async.Emitter.output(Emitter.java:125)
- waiting to lock <0x0000000610a5b028> (a java.lang.Object)at org.apache.flink.streaming.api.operators.async.Emitter.run(Emitter.java:85)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
背压运行状况
从任务背压图上看，处理延时是堵在入口解析及下游水位处理环节点逻辑上：
优化措施:
flink共享waterMaker机制，在数据源进行waterMaker注册，减少逻辑处理N倍；
对应用吐过来业务数据SPAN和SPANEVENT进行分流处理，提高程序处理速度；
增加过滤数据逻辑，过滤掉无需做指标计算的数据，减少程序数据处理量。
业务链flink任务入redis/es拆分出来做多带带算子进行入库。
任务并发数，调整为50个并发数，消费kafka topic(topic 100 partition)
实施以上优化措施后，问题依旧，延时并没有得到缓解和解决。由于在上一步为了排除checkpoint原因，关闭了checkpoint，关闭check后虽然没有解决延时问题，但是由于关闭了checkpoint程序不会因为checkpoint失败而停止，因此得以观察延时情况下程序gc和堆栈具体使用情况。
gc分析:指标延迟时，通过jstat 监测发现flink 计算节点不断做FGC，虽然FGC已经达到每1秒一次（FGC时JVM会暂停，导致程序卡顿延时），但是老年代并没有任何回收（一直是99.98），因此可以判断出现了内存泄漏,究竟是哪个位置出现了内存泄漏呢？
jmap分析: 通过jmap查看堆使用排行,惊讶的发现排在第一是Atomiclong类，占堆内存达到恐怖的2.7G,而我们的代码并没有显示使用Atomiclong类，排第二的是[C，表示字符串，字符串在程序中用的很多，排第二属正常，第三还是Atomiclong类，这个Atomiclong类究竟是哪个对象引用的呢？第四是genericonobjectpool，这个也不正常，程序中连接池对象竟然有372198个，哪里用得了这么多，还有一个jedisFactory类，一个工厂类竟然也有37万个实例，也是有问题的。
mat分析：
通过简单的jmap命令，发现很多不正常的类占据着堆内存的前几名，这些类究竟有什么关系，谁才是罪魁祸首？只好使出我们的终极MAT分析大法。
通过分析导出生成的dump, 整个dump文件有6.7G,使用32G内存的机器经过10多分钟的处理，才得到以下分析结果。
分析报告显示ScheduledThreadPoolExecutor对象持有4.3GB堆内存未释放，堆饼图中占有97%
点进去查看树图,发现ScheduledThreadPoolExecutor对象持有4.3GB堆内存全部是GenericObjectPool对象（4.3G，接近1百万个对象）
再点击GenericObjectPool展开后发现：
之前通过jmap分析排行在前的AtomicLong(排第一，占2.7G)和redisFactory类都是躲藏在GenericObjectPool对象中的。分析至此，本人的第六撸感告诉我，离事情的真相越来越近了。与redis连接相关的GenericObjectPool对象就是问题的真凶，内存泄漏的对象。
看到GenericObjectPool连接池对象不释放，首先想到的是连redis的连接池去掉。将flink任务与redis交互的代码去掉GenericObjectPool连接池，采用直接获取redisCluseter对象方式：
(上图是初始代码，JedisCluter保存在GenericObjectPool连接池中)
(去掉GenericObjectPool连接池后只获取JedisCluster对象)
结果：问题未缓解，未解决，还得继续。
由于去掉和redis的连接池未解决问题，依然生成大量GenericObjectPool对象不释放，一个推测是并发原因导致单例没有生效，生成了很多个JedisCluster对象，而JedisCluster对象包含了连接池。尝试synchronized加锁：
结果：问题仍未缓解，仍未解决，还得继续。
上两步都没有进展，从头开始分析代码，代码分析过程中发现flink十多个任务都是使用统一的redis初始化方法且只生成单个redis连接实例。十多个flink任务, 每个flink任务中又有许多地方需要用到redis连接，redis单例在这里就会成为瓶颈（数据处理不过来，进而积压）。于是变单例的redisCluseter对象为多带带变量，每个用到redis连接的类都生成redisCluseter变量，然后再与redis交互，以此使redis随Flink的连接数并发派生。
整改结果：问题得到阶段性解决，之前运行一天就出现堆和gc问题，整改后稳定运行三天后又出现同样问题。
虽然只稳定运行三天，但对笔者和整个团队来说，也还是很开心的，说明我们的方向大概率是对的。但问题复现，作为四有好青年的IT民工，咱得发扬不怕苦，不怕累的精神继续分析排查。这次排查过程中发现众多的GenericObjectPool是由ScheduledThreadPoolExector引用的，ScheduledThreadPoolExector是一个异步类，再排查flink中的异步方法。找到AsyncDataStream.unorderedWait()是异步写入redis方法，将其修改为改造后的官方flink-redis连接包，去除异步。
结果：问题解决，堆和gc一直正常
业务链指标生成正常:
指标数据量正常:
未发现有线程锁现象：
Gc 正常：
1．通过此次问题一波三折的解决过程，笔者总结在排查分析处理相关开源组件的性能问题时，要充分利用jdk自带的stat/jmap/jstack等内存分析工具及相关开源性能监测工具（如arthas）对进程运行状态进行深入分析，找出性能瓶颈，如死锁，fgc频繁等。
2.通过hadoop web管理界面，自带背压监测图及metrics监测指标图可以查看任务运行现状。条件充许情况下，建议利用Prometheus工具对metrics进行实时监测。
3．结合日志，分阶段分析任务逻辑存在的性能瓶颈，然后通过一系列的优化措施（拆分/合并/过滤/异步）提高任务处理性能。
开源组件架构的最优化使用是基于海量业务场景不断迭代进化而来，这个过程对自己对团队都是一种历练和精进。在问题得到最终解决，性能得到大幅提升，业务流畅运行后，有种发自内心的会当凌绝顶，一览众山小的成就感。最后感谢那些通宵排查问题的夜晚和我一起并肩作战的兄弟们。
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