FlinkSQL 开发经验分享

作者：汤包

最近做了几个实时数据开发需求，也不可避免地在使用 Flink 的过程中遇到了一些问题，比如数据倾斜导致的反压、interval join、开窗导致的水位线失效等问题，通过思考并解决这些问题，加深了我对 Flink 原理与机制的理解，因此将这些开发经验分享出来，希望可以帮助到有需要的同学。

下文会介绍 3 个 case 案例，每个 case 都会划分为背景、原因分析和解决方法三部分来进行介绍。

一、Case1: 数据倾斜

数据倾斜无论是在离线还是实时中都会遇到，其定义是：在并行进行数据处理的时候，按照某些 key 划分的数据显著多余其他部分，分布不均匀，导致大量数据集中分布到一台或者某几台计算节点上，使得该部分的处理速度远低于平均计算速度，成为整个数据集处理的瓶颈，从而影响整体计算性能。造成数据倾斜的原因有很多种，如 group by 时的 key 分布不均匀，空值过多、count distinct 等，本文将只介绍 group by + count distinct 这种情况。

1.1 背景

对实时曝光流，实时统计近 24 小时创意的曝光 UV 和 PV。且每分钟更新一次数据。通用的方法就是使用 hop 滑动窗口来进行统计，代码如下：

select    Hselect    HOP_START(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    ) as window_start    ,HOP_END(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    ) as window_end    ,creative_id    ,count(distinct uid) as exp_uv  -- 计算曝光UV    ,count(uid) as exp_pv   --计算曝光PVfrom dwd_expos_detailgroup by    hop(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    )  -- 滑动窗口开窗，窗口范围：近24小时，滑动间隔：每1分钟    ,creative_idOP_START(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    ) as window_start    ,HOP_END(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    ) as window_end    ,creative_id    ,count(distinct uid) as exp_uv  -- 计算曝光UV    ,count(uid) as exp_pv   --计算曝光PVfrom dwd_expos_detailgroup by    hop(        ts        ,interval '1' minute        ,interval '24' hour    )  -- 滑动窗口开窗，窗口范围：近24小时，滑动间隔：每1分钟    ,creative_id

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1.2 问题及原因

问题发现

在上述 flink 程序运行的时候，该窗口聚合算子 GlobalWindowAggregate 出现长时间 busy 的情况，导致上游的算子出现反压，整个 flink 任务长时间延迟。

原因分析

一般面对反压的现象，首先要定位到出现拥堵的算子，在该 case 中，使用窗口聚合计算每个创意 id 对应的 UV 和 PV 时，出现了计算繁忙拥堵的情况。

针对这种情况，最常想到的就是以下两点原因：

• 数据量较大，但是设置的并发度过小（此任务中该算子的并发度设置为 3）

• 单个 slot 的 CPU 和内存等计算资源不足

点击拥堵算子，并查看 BackPressure，可以看到虽然并发度设置为 3，但是出现拥堵的只有 subtask0 这一个并发子任务，因此基本上可以排出上述两种猜想，如果还是不放心，可以设置增加并行度至 6，同时提高该算子上的 slot 的内存和 CPU，结果如下：

可以看到依然只有 subtask0 处于计算拥堵的状态，现在可以完全确认是由于 group by 时的 key 上的数据分布不均匀导致的数据倾斜问题。

解决方法

• 开启 PartialFinal 解决 count distinct 中的热点问题

• 实现：flink 中提供了针对 count distinct 的自动打散和两阶段聚合，即 PartialFinal 优化。实现方法：在作业运维中增加如下参数设置：

table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true

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• 限制：这个参数适用于普通的 GroupAggregate 算子，对于 WindowAggregate 算子目前只适用于新的 Window TVF（窗口表值函数），老的一套 Tumble/Hop/Cumulate window 是不支持的。

由于我们的代码中并没有使用到窗口表值函数，而是直接在 group 中使用了 hop 窗口，因此该方法不适用。

人工对不均匀的 key 进行打散并实现两阶段聚合

• 思路：增加按 Distinct Key 取模的打散层

• 实现：

  第一阶段：对 distinct 的字段 uid 取 hash 值，并除以 1024 取模作为 group by 的 key。此时的 group by 分组由于引入了 user_id，因此分组变得均匀。

select        HOP_START(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        ) as window_start        ,HOP_END(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        ) as window_end        ,creative_id        ,count(distinct uid) as exp_uv        ,count(uid) as exp_pv    from dwd_expos_detail    group by        hop(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        )        ,creative_id        ,MOD(HASH_CODE(uid), 1024)

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• 第二阶段：对上述结果，再根据 creative_id 字段进行分组，并将 UV 和 PV 的值求和

select    window_start    ,window_end    ,creative_id    ,sum(exp_uv) as exp_uv    ,sum(exp_pv) as exp_pvfrom (    select        HOP_START(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        ) as window_start        ,HOP_END(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        ) as window_end        ,creative_id        ,count(distinct uid) as exp_uv        ,count(uid) as exp_pv    from dwd_expos_detail    group by        hop(            ts            ,interval '1' minute            ,interval '24' hour        )        ,creative_id        ,MOD(HASH_CODE(uid), 1024))group by    window_start    ,window_end    ,creative_id;

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• 效果：在拓扑图中可以看到原窗口聚合算子被分为两个独立的聚合算子，同时每个 subtask 的繁忙程度也都接近，不再出现不均匀的情况。

二、Case2: 水位线失效

2.1 背景

需要先对两条实时流进行双流 join，然后再对 join 后的结果使用 hop 滑动窗口，计算每个创意的汇总指标。

2.2 问题及原因

问题发现

开窗后长时间无数据产生。

原因分析

水位线对于窗口函数的实现起到了决定性的作用，它决定了窗口的触发时机，Window 聚合目前支持 Event Time 和 Processing Time 两种时间属性定义窗口。最常用的就是在源表的 event_time 字段上定义水位线，系统会根据数据的 Event Time 生成的 Watermark 来进行关窗。

只有当 Watermark 大于关窗时间，才会触发窗口的结束，窗口结束才会输出结果。如果一直没有触发窗口结束的数据流入 Flink，则该窗口就无法输出数据。

• 限制：数据经过 GroupBy、双流 JOIN 或 OVER 窗口节点后，会导致 Watermark 属性丢失，无法再使用 Event Time 进行开窗。

由于我们在代码中首先使用了 interval join 来处理点击流和交易流，然后在对生成的数据进行开窗，导致水位线丢失，窗口函数无法被触发。

2.3 解决方法

思路 1: 既然双流 join 之后的时间字段丢失了水位线属性，可以考虑再给 join 之后的结果再加上一个 processing time 的时间字段，然后使用该字段进行开窗。

• 缺点：该字段无法真正体现数据的时间属性，只是机器处理该条数据的时间戳，因此会导致窗口聚合时的结果不准确，不推荐使用。

思路 2: 新建 tt 流

• 要开窗就必须有水位线，而水位线往往会在上述提及的聚合或者双流 join 加工中丢失，因此考虑新建一个 flink 任务专门用来进行双流 join，过滤出符合条件的用户交易明细流，并写入到 tt，然后再消费该 tt，并对 tt 流中的 event_time 字段定义 watermark 水位线，并直接将数据用于 hop 滑动窗口。

• 实现：

  步骤 1：新建 flink 任务，通过 interval join 筛选出近六个小时内有过点击记录的用户交易明细，并 sink 到 tt

insert into sink_dwd_pop_pay_detail_riselect    p1.uid    ,p1.order_id    ,p1.order_amount    ,p1.ts    ,p2.creative_idfrom (    select        uid        ,order_amount         ,order_id        ,ts    from dwd_trade_detail) p1    join dwd_clk_uv_detail p2        on p2.ts between p1.ts - interval '6' hour and p1.ts        and p1.uid = p2.uid;

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• 步骤 2: 消费该加工后的交易流，并直接进行滑动窗口聚合

select    HOP_START(        ts        ,INTERVAL '1' minute        ,INTERVAL '24' hour    ) as window_start    ,HOP_END(        ts        ,INTERVAL '1' minute        ,INTERVAL '24' hour    ) as window_end    ,creative_id    ,sum(order_amount) as total_gmv    ,count(distinct uid) as cnt_order_uv    ,round(        sum(order_amount) / count(distinct uid) / 1.0        ,2    ) as gmv_per_uvfrom source_dwd_pop_pay_detail_riGROUP BY    HOP(        ts        ,INTERVAL '1' minute        ,INTERVAL '24' hour    )    ,creative_id;

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三、Case3: group by 失效

3.1 背景

目的：对于实时流，需要给素材打上是否通过的标签。

打标逻辑：如果素材 id 同时出现在 lastValidPlanInfo 和 validPlanInfo 的两个数组字段中，则认为该素材通过（is_filtered=0），如果素材 id 只出现在 lastValidPlanInfo 数组字段中，则认为该素材未通过（is_filtered= 1）。

sink 表类型：odps/sls，不支持回撤和主键更新机制。

上述逻辑的实现 sql 如下：

SELECT    `user_id`    ,trace_id    ,`timestamp`    ,material_id     ,min(is_filtered)) as is_filtered   -- 最后group by聚合，每个素材得到唯一的标签    FROM ( SELECT     `user_id`     ,trace_id     ,`timestamp`     ,material_id     ,1 as is_filtered   -- lastValidPlanInfo字段中出现的素材都打上1的被过滤标签 FROM dwd_log_parsing     ,lateral table(string_split(lastValidPlanInfo, ';')) as t1(material_id) WHERE lastValidPlanInfo IS NOT NULL UNION ALL SELECT     `user_id`     ,trace_id     ,`timestamp`     ,material_id     ,0 as is_filtered     -- validPlanInfo字段中出现的素材都打上0的被过滤标签 FROM dwd_log_parsing   ,lateral table(string_split(validPlanInfo, ';')) as t2(material_id)      WHERE validPlanInfo IS NOT NULL    )    GROUP BY        `user_id`        ,trace_id        ,`timestamp`        ,material_id

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3.2 问题及原因

问题发现

原始数据样例：根据下图可以发现 1905 和 1906 两个素材 id 出现在 lastValidPlanInfo 中，只有 1906 这个 id 出现在 validPlanInfo 字段中，说明 1905 被过滤掉了，1906 通过了。

期望的计算结果应该是：

但是最终写入到 odps 的结果如下图，可以发现 material_id 为 1906 出现了两条结果，且不一致，所以我们不禁产生了一个疑问：是 fink 中的 group by 失效了吗？

原因分析

由于 odps sink 表不支持回撤和 upsert 主键更新机制，因此对于每一条源表的流数据，只要进入到 operator 算子并产生结果，就会直接将该条结果写入到 odps。

union all 和 lateral table 的使用都会把一条流数据拆分为多条流数据。上述代码中首先使用到了 lateral table 将 lastValidPlanInfo 和 validPlanInfo 数组字段中的 material_id 数字拆分为多条 material_id，然后再使用 union all+group by 实现过滤打标功能，这些操作早已经将原 tt 流中的一条流数据拆分成了多条。

综合上述两点，

• 针对 1906 的素材 id，由于 lateral table 的使用，使得其和 1905 成为了两条独立的流数据；

• 由于 union all 的使用，又将其拆分为 is_filtered =1 的一条流数据（union all 的前半部分），和 is_filtered=0 的一条流数据（union all 的后半部分）；

• 由于 flink 一次只能处理一条流数据，因此如果先处理了素材 1906 的 is_filtered=1 的流数据，经过 group by 和 min(is_filtered)操作，将 is_filtered= 1 的结果先写入到 odps，然后再处理 is_filtered=1 的流数据，经过 group by 和 min(is_filtered)操作，状态更新 is_filtered 的最小值变更为 0，又将该条结果写入到 odps。

• 由于 odps 不支持回撤和主键更新，因此会存在两条素材 1906 的数据，且结果不一致。

3.3 解决方法

• 思路：既然 lateral table 和 union all 的使用，会把一条流数据变为多条，并引发了后续的多次写入的问题。因此我们考虑让这些衍生出的多条流数据可以一次性进入到 group by 中参与聚合计算，最终只输出 1 条结果。

• 实现：mini-batch 微批处理

table.exec.mini-batch.enabled: truetable.exec.mini-batch.allow-latency: 1s

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• 概念：mini-batch 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。微批处理通过增加延迟换取高吞吐，如果您有超低延迟的要求，不建议开启微批处理。通常对于聚合场景，微批处理可以显著地提升系统性能，建议开启。

• 效果：上述问题得到解决，odps 表只输出每个用户的每次请求的每个素材 id 只有 1 条数据输出。

四、总结

FlinkSQL 的开发是最方便高效的实时数据需求的实现途径，但是它和离线的 ODPS SQL 开发在底层的机制和原理上还是有很大的区别，根本的区别就在于流和批的处理。如果按照我们已经习惯的离线思维来写 FlinkSQL，就可能会出现一些“离奇”的结果，但是遇到问题并不可怕，要始终相信根本不存在任何“离奇”，所有的问题都是可以追溯到原因的，而在这个探索的过程中，也可以学习到许多知识，所以让我们遇到更多的问题，积累更多的经验，熟练地应用 Flink。

参考链接

[01] 窗口

https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/overview-4?spm=a2c4g.11186623.0.i33

[02] 高性能优化：

https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/optimize-flink-sql