整理：张宋庆（Flink 社区志愿者）

校对：李庆（Flink 社区志愿者）

摘要：本文由阿里巴巴高级运维工程师杨阳（时溪）分享，主要介绍阿里巴巴常见问题诊断模块与思路，内容涵盖以下几个方面：

1. 常见运维问题

2. 问题处理方式

3. 作业生命周期

4. 工具化经验

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1.常见运维问题

1.1 作业运行环境

本文中介绍的作业运行环境主要是在阿里巴巴集团内，构建在 Hadoop 生态之上的 Flink 集群，包含 Yarn、HDFS、ZK 等组件；作业提交模式采用 yarn per-job Detached 模式。

• 第1步，作业提交是通过 Flink Yarn Client，将用户所写的作业代码以及编译好的 jar 包上传到 HDFS 上；

• 第2步 Flink Client 与 Yarn ResourceManager 进行通信，申请所需要的的 Container 资源；

• 第3步，ResourceManager 收到请求后会在集群中的 NodeManager 分配启动 AppMaster 的 Container 进程，AppMaster 中包含 Flink JobManager 模块和 Yarn 通信的 ResourceManager 模块；

• 第4步，在 JobManager 中根据作业的 JobGraph 生成 Execution Graph，ResourceManager 模块向 Yarn 的 ResourceManager 通信，申请 TaskManager 需要的 container 资源，这些 container 由 Yarn 的 NodeManger 负责拉起。每个 NodeManager 从 HDFS 上下载资源，启动 Container(TaskManager)，并向 JobManager 注册；JobManger 会部署不同的 task 任务到各个 TaskManager 中执行。

■ 资源申请方式

1. 指定资源大小
   提交时，指定每个 TaskManager、JobManager 使用多少内存，CPU 资源。

2. 细粒度资源控制
   阿里巴巴集团内主要采用 ResourceSpec 方式指定每个 Operator 所需的资源大小，依据 task 的并发聚合成 container 资源向 Yarn 申请。

■  环境高可用

1. JM 高可用，AppMaster(JobManager) 异常后，可以通过 Yarn 的 APP attempt 与 ZooKeeper 机制来保证高可用；

2. 数据高可用，作业做 checkpoint 时，TaskManager 优先写本地磁盘，同时异步写到 HDFS；当作业再次启动时可以从 HDFS 上恢复到上次 checkpoint 的点位继续作业流程。

1.2 为什么我的作业延时了？

■ 时间类型

• Processing time
  Processing time 是指 task 处理数据时所在机器的系统时间

• Event time
  Event time 是指数据当中某一数据列的时间

• Ingestion time
  Ingestion time 是指在 flink source 节点收到这条数据时的系统系统时间

■ 延时定义

自定义 Source 源解析中加入 Gauge 类型指标埋点，汇报如下指标：

1. 记录最新的一条数据中的 event time，在汇报指标时使用当前系统时间 - event time。

2. 记录读取到数据的系统时间-数据中的 event time，直接汇报差值。

delay = 当前系统时间 – 数据事件时间(event time)

说明：反应处理数据的进度情况。

fetch_delay = 读取到数据的系统时间- 数据事件时间(event time)

说明：反应实时计算的实际处理能力。

■ 延时分析

• 从上游源头，查看每个源头并发情况

• 是否上游数据稀疏导致

• 作业性能问题

1.3 为什么我的作业 failover 了？

■ 作业 failover 主要分为两大类

Flink Failover 主要有两类，一类是 Job Manager 的 Failover，还有一类是 Task Manager 的 Failover。

1.4 作业无法提交、异常停止

■ 无法提交

• Yarn 问题 – 资源限制

• HDFS 问题 - Jar 包过大，HDFS 异常

• JobManager 资源不足，无法响应 TM 注册

• TaskManager 启动过程中异常

■ 异常停止-指标监控无法覆盖

• 重启策略配置错误

• 重启次数达到上限

2.处理方式

2.1 延时问题处理方式

• 通过 delay、fetch_delay 判断是否上游稀疏导致延时或者作业性能不足导致延时

• 确定延时后，通过反压分析，找到反压节点

• 分析反压节点指标参数

• 通过分析 JVM 进程或者堆栈信息

• 通过查看 TaskManager 等日志

■ 延时与吞吐

• 观察延时与 tps 指标之间关联，是否由于 tps 的异常增高，导致作业性能不足延时

■ 反压

• 找到反压的源头。

• 节点之间的数据传输方式 shuffle/rebalance/hash。

• 节点各并发的吞吐情况，反压是不是由于数据倾斜导致。

• 业务逻辑，是否有正则，外部系统访问等。IO/CPU 瓶颈，导致节点的性能不足。

■ 指标

• GC 耗时多长

• 短时间内多次 GC

• state 本地磁盘的 IO 情况

• 外部系统访问延时等等

■ 堆栈

在 TaskManager 所在节点,查看线程 TID、CPU 使用情况，确定是 CPU，还是 IO 问题。

ps H -p ${javapid} -o user,pid,ppid,tid,time,%cpu,cmd#转换为16进制后查看tid具体堆栈
jstack ${javapid} > jstack.log

■ 常见处理方式

1. 增加反压节点的并发数。

2. 调整节点资源，增加 CPU，内存。

3. 拆分节点，将 chain 起来的消耗资源较多的 operator 拆分。

4. 作业或集群优化，通过主键打散，数据去重，数据倾斜，GC 参数，Jobmanager 参数等方式调优。

2.2 作业 failover 分析

• 查看作业 failover 时打印的一些日志信息

• 查看 failover 的 Subtask 找到所在 Taskmanager 节点

• 结合 Job/Taskmanager 等日志信息

• 结合 Yarn 和 OS 等相关日志

3.作业生命周期

3.1 作业状态变化-JobStatus

上图中可以看到作业的整个状态转换。从作业创建、到运行、失败，重启，成功等整个生命周期。

这里需要注意的是 reconciling 的状态，这个状态表示 yarn 中 AppMaster 重新启动，恢复其中的 JobManager 模块，这个作业会从 created 进入到 reconciling 的状态，等待其他 Taskmanager 汇报，恢复 JobManager 的 failover，然后从 reconciling 再到正常 running。

3.2 Task 状态变化 -ExecutionState

上图是作业的 Task 状态转换，需要注意的是，作业状态处于 running 状态时，并不意味着作业一定在运行消费信息。在流式计算中只有等所有的 task 都在 running 时，作业才算真正运行。

通过记录作业各个阶段的状态变化，形成生命周期，我们能很清楚地展示作业是什么时候开始运行、什么时候失败，以及 taskmanager failover 等关键事件，进一步能分析出集群中有多少个作业正在运行，形成 SLA 标准。

4.工具化经验

4.1 指标

如何去衡量一个作业是否正常？

• 延时与吞吐
  对于 Flink 作业来说，最关键的指标就是延时和吞吐。在多少 TPS 水位的情况下，作业才会开始延时.

• 外部系统调用
  从指标上还可以建立对外部系统调用的耗时统计，比如说维表 join，sink 写入到外部系统需要消耗多少时间，有助于我们排除外部的一些系统异常的一些因素。

• 基线管理
  建立指标基线管理。比如说 state 访问耗时，平时没有延时的时候，state 访问耗时是多少？每个 checkpoint 的数据量大概是多少？在异常情况下，这些都有助于我们对 Flink 的作业的问题进行排查。

4.2 日志

• 错误日志
  JobManager 或者 TaskManager 的关键字及错误日志报警。

• 事件日志
  JobManager 或者 TaskManager 的状态变化形成关键事件记录。

• 历史日志收集
  当作业结束后，想要分析问题，需要从 Yarn 的 History Server 或已经采集的日志系统中找历史信息。

• 日志分析
  有了 JobManager，TaskManager 的日志之后，可以对常见的 failover 类型进行聚类，标注出一些常见的 failover，比如说 OOM 或者一些常见的上下游访问的错误等等。

4.3 关联分析

1. 作业指标/事件 - Taskmanager，JobManager

2. Yarn 事件 - 资源抢占，NodeManager Decommission

3. 机器异常 - 宕机、替换

4. Failover 日志聚类

在做了这些指标和日志的处理之后，可以对各组件的事件进行关联，比如说当 TaskManager failover 时，有可能是因为机器的异常。也可以通过 Flink 作业解析 Yarn 的事件，关联作业与 Container 资源抢占，NodeManager 下线的事件等。

作者简介：

杨阳（时溪），阿里巴巴技术专家，目前就职于阿里巴巴计算平台事业部，负责实时计算中 Flink 运维开发。

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