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指标监控

指标的特性

  标准化      可量化     多维度

指标监控的报警链路

常用的指标项

  • 可用性
  • 流量
  • cpu 内存 checkpoint connector等
    自定义指标
  • 缓冲命中
  • 外部接口的调用
  • 丢弃数据的比例（异常处理一般都catch了 不然抛出异常任务将一直重启）
  • 处理逻辑耗时

如何确定关注的指标项

  • 作业相关     a. 是否可用   b 是否稳定   c 是否异常

  • 性能相关      a 是否延迟   b 数据倾斜   d性能瓶颈

  • 业务逻辑相关   a 上游数据问题   b 新上逻辑问题   c数据丢失

聚合的维度信息

  • task

  • operator

  • job

  • host   物理指标项

聚合的指标项

  • 总和   均值  最大  最小

  • 差值

  • 99线

  • 指标缺失

实际类型排查

  • 任务延时：   
处理方式： 通过反压找到节点的问题  是否是GC等，查看堆栈信息，查看日志
调整方式： 增加反压节点的并发，调整每个taskmanager的cpu于内存，拆开flink的slot共享链chain

  • 作业failover   
1. jobmanager 的failover（zk访问超时，资源的问题）
2. taskmanager的failover

  • 作业无法提交
yarn的资源限制     jar包过大   jobmanager资源不足

  • 作业异常停止  ---  无指标采集上来
重启侧率问题    重启次数达到上限

总结： 排查问题的方法论： 查看日志，查看指标项 --》 查看反压 ---》 定位到节点-----》 定位到位置 -----》 调整代码逻辑或者是沟通

-------有时候还得 多加一些理性的猜测

排查问题

通过指标由粗到细的进行排查

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