Solucionar problemas de desempenho

Esta seção contém uma lista de sintomas que você pode verificar para diagnosticar e corrigir problemas de desempenho.

Se sua fonte de dados for um stream do Kinesis, os problemas de desempenho geralmente se apresentam como uma métrica alta ou crescentemillisbehindLatest. Para outras fontes, você pode verificar uma métrica semelhante que representa o atraso na leitura da fonte.

Entenda o caminho dos dados

Ao investigar um problema de desempenho com seu aplicativo, considere todo o caminho que seus dados percorrem. Os seguintes componentes do aplicativo podem se tornar gargalos de desempenho e criar contrapressão se não forem projetados ou provisionados adequadamente:

• Fontes de dados e destinos: garanta que os recursos externos com os quais seu aplicativo interage sejam propriedade provisionada para o throughput que seu aplicativo experimentará.

• Dados do estado: certifique-se de que seu aplicativo não interaja com o armazenamento do estado com muita frequência.

  Você pode otimizar o serializador que seu aplicativo está usando. O serializador Kryo padrão pode lidar com qualquer tipo serializável, mas você pode usar um serializador com melhor desempenho se seu aplicativo armazenar apenas dados em tipos. POJO Para obter informações sobre serializadores Apache Flink, consulte Tipos de dados e serialização na documentação do Apache Flink.

• Operadores: garanta que a lógica de negócios implementada por seus operadores não seja muito complicada ou que você não esteja criando ou usando recursos com cada registro processado. Além disso, certifique-se de que seu aplicativo não esteja criando janelas deslizantes ou giratórias com muita frequência.

Soluções de solução de problemas de desempenho

Esta seção contém possíveis soluções para problemas de desempenho.

CloudWatch níveis de monitoramento

Verifique se os níveis de CloudWatch monitoramento não estão definidos para uma configuração muito detalhada.

A Debug configuração do nível de log de monitoramento gera uma grande quantidade de tráfego, o que pode criar contrapressão. Você só deve usá-lo enquanto estiver investigando ativamente os problemas com o aplicativo.

Se seu aplicativo tiver uma Parallelism configuração alta, o uso do Parallelism Nível de Métricas de Monitoramento também gerará uma grande quantidade de tráfego que pode causar contrapressão. Use esse nível de métrica somente quando Parallelism seu aplicativo estiver baixo ou ao investigar problemas com o aplicativo.

Para obter mais informações, consulte Controle os níveis de monitoramento de aplicativos.

CPUMétrica de aplicação

Verifique a CPU métrica do aplicativo. Se essa métrica estiver acima de 75 por cento, você pode permitir que o aplicativo aloque mais recursos para si mesmo ativando o ajuste de escala automático.

Se o escalonamento automático estiver ativado, o aplicativo aloca mais recursos se o CPU uso for superior a 75 por cento por 15 minutos. Para obter mais informações sobre escalonamento, consulte a seção Gerenciar a escalabilidade de forma adequada a seguir, e Implemente o escalonamento de aplicativos no Managed Service para Apache Flink.

nota

Um aplicativo só será escalado automaticamente em resposta ao CPU uso. O aplicativo não será escalado automaticamente em resposta a outras métricas do sistema, comoheapMemoryUtilization. Se seu aplicativo tiver um alto nível de uso de outras métricas, aumente o paralelismo do aplicativo manualmente.

Paralelismo de aplicativos

Aumente o paralelismo do aplicativo. Você atualiza o paralelismo do aplicativo usando o ParallelismConfigurationUpdate parâmetro da ação. UpdateApplication

O máximo KPUs para um aplicativo é 64 por padrão e pode ser aumentado solicitando um aumento de limite.

Também é importante atribuir paralelismo a cada operador com base em seu workload, em vez de aumentar apenas o paralelismo do aplicativo. Veja Paralelismo de operadores a seguir.

Registro em log de aplicações

Verifique se o aplicativo está registrando uma entrada para cada log que está sendo processado. Gravar uma entrada de log para cada registro nos momentos em que o aplicativo tem alto throughput causará graves gargalos no processamento de dados. Para verificar essa condição, consulte seus logs em busca de entradas de logs que seu aplicativo grava com cada registro que ele processa. Para mais informações sobre a leitura de logs de aplicativo, consulte Analise registros com o CloudWatch Logs Insights.

Paralelismo de operadores

Verifique se o workload do seu aplicativo está distribuído uniformemente entre os processos de trabalho.

Para obter informações sobre como ajustar o workload dos operadores do seu aplicativo, consulteEscalonamento operador.

Lógica de aplicação

Examine a lógica do seu aplicativo em busca de operações ineficientes ou sem desempenho, como acessar uma dependência externa (como um banco de dados ou um serviço web), acessar o estado do aplicativo etc. Uma dependência externa também pode prejudicar o desempenho se não tiver desempenho ou não for acessível de forma confiável, o que pode fazer com que a dependência externa retorne erros. HTTP 500

Se seu aplicativo usa uma dependência externa para enriquecer ou processar dados recebidos, considere usar E/S assíncrona em vez disso. Para obter mais informações, consulte E/S assíncrona na Documentação do Apache Flink.

Memória do aplicativo

Verifique se há vazamentos de recursos em seu aplicativo. Se seu aplicativo não estiver descartando adequadamente os encadeamentos ou a memória, você poderá ver millisbehindLatest, CheckpointSize e CheckpointDuration o aumento ou o aumento gradual da métrica. Essa condição também pode levar a falhas no gerenciador de tarefas ou no gerenciador de tarefas.