Der Durchsatz ist zu langsam - Managed Service für Apache Flink
SymptomeUrsachen und Lösungen

Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Der Durchsatz ist zu langsam

Wenn Ihre Anwendung eingehende Streaming-Daten nicht schnell genug verarbeitet, funktioniert sie schlecht und wird instabil. In diesem Abschnitt werden Symptome und Schritte zur Behebung dieses Problems beschrieben.

Symptome

Dieser Zustand kann folgende Symptome aufweisen:

  • Wenn die Datenquelle für Ihre Anwendung ein Kinesis-Stream ist, nimmt die millisbehindLatest-Metrik des Streams kontinuierlich zu.

  • Wenn es sich bei der Datenquelle für Ihre Anwendung um einen Amazon-MSK-Cluster handelt, nehmen die Verbraucherverzögerungsmetriken des Clusters kontinuierlich zu. Weitere Informationen finden Sie unter Verbraucherverzögerungsüberwachung im Amazon MSK Entwicklerhandbuch.

  • Wenn es sich bei der Datenquelle für Ihre Anwendung um einen anderen Service oder eine andere Quelle handelt, überprüfen Sie alle verfügbaren Verbraucherverzögerungsmetriken oder –daten.

Ursachen und Lösungen

Es kann viele Ursachen für einen langsamen Anwendungsdurchsatz geben. Wenn Ihre Anwendung mit den Eingaben nicht Schritt hält, überprüfen Sie Folgendes:

  • Wenn die Durchsatzverzögerung stark ansteigt und dann abnimmt, überprüfen Sie, ob die Anwendung neu gestartet wird. Ihre Anwendung stoppt die Verarbeitung von Eingaben, während sie neu gestartet wird, was zu einem Anstieg der Verzögerung führt. Weitere Informationen über Anwendungsausfälle finden Sie unter Die Anwendung wird neu gestartet.

  • Wenn die Durchsatzverzögerung konstant ist, überprüfen Sie, ob Ihre Anwendung leistungsoptimiert ist. Informationen zur Optimierung der Leistung Ihrer Anwendung finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Leistung.

  • Wenn die Durchsatzverzögerung nicht in die Höhe schnellt, sondern kontinuierlich zunimmt und Ihre Anwendung leistungsoptimiert ist, müssen Sie Ihre Anwendungsressourcen erhöhen. Informationen zur Erhöhung der Anwendungsressourcen finden Sie unter Skalierung.

  • Wenn Ihre Anwendung aus einem Kafka-Cluster in einer anderen Region liest und FlinkKafkaConsumer oder KafkaSource sich trotz hoher Verbraucherverzögerung größtenteils im Leerlauf befindet (hohe idleTimeMsPerSecond oder niedrige CPUUtilization), können Sie den Wert für receive.buffer.byte erhöhen, z. B. auf 2097152. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu einer Umgebung mit hoher Latenz unter Benutzerdefinierte MSK-Konfigurationen.

Schritte zur Problembehebung bei langsamem Durchsatz oder zunehmender Verbraucherverzögerung in der Anwendungsquelle finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Leistung.