Foreword

截至当前，Flink作业的状态后端仍然只有Memory、FileSystem和RocksDB三种可选，且RocksDB是状态数据量较大（GB到TB级别）时的唯一选择。RocksDB的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。但是，RocksDB的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的优化方案。如果仅考虑Flink状态存储这一方面，我们仍然可以总结出一些相对普适的优化思路。本文先介绍一些基础知识，再列举方法。

Note：本文的内容是基于我们在线上运行的Flink 1.9版本实践得出的。在1.10版本及以后，由于TaskManager内存模型重构（传送门），RocksDB内存默认成为了堆外托管内存的一部分，可以免去一些手动调整的麻烦。如果性能仍然不佳，需要干预，则必须将state.backend.rocksdb.memory.managed参数设为false来禁用RocksDB内存托管。

State R/W on RocksDB

RocksDB作为Flink状态后端时的读写逻辑与一般情况略有不同，如下图所示。





Flink topn优化 flink优化参数_Flink topn优化


Flink作业中的每一个注册的状态都对应一个列族（column family），即包含自己独立的memtable和sstable集合。写操作会先将数据写入活动memtable，写满之后则会转换为不可变memtable，并flush到磁盘中形成sstable。读操作则会依次在活动memtable、不可变memtable、block cache和sstable中寻找目标数据。另外，sstable也需要通过compaction策略进行合并，最终形成分层的LSM Tree存储结构，老生常谈了。

特别地，由于Flink在每个检查点周期都会将RocksDB的数据快照持久化到文件系统，所以自然也就不需要再写预写日志（WAL）了，可以安全地关闭WAL与fsync。

之前笔者已经详细讲解过RocksDB的compaction策略（传送门），并且提到了读放大、写放大和空间放大的概念，对RocksDB的调优本质上就是在这三个因子之间取得平衡。而在Flink作业这种注重实时性的场合，则要重点考虑读放大和写放大。


Flink topn优化 flink优化参数_Flink topn优化_02


Tuning MemTable

memtable作为LSM Tree体系里的读写缓存，对写性能有较大的影响。以下是一些值得注意的参数。为方便对比，下文都会将RocksDB的原始参数名与Flink配置中的参数名一并列出，用竖线分割。

  • write_buffer_size | state.backend.rocksdb.writebuffer.size 单个memtable的大小，默认是64MB。当memtable大小达到此阈值时，就会被标记为不可变。一般来讲，适当增大这个参数可以减小写放大带来的影响，但同时会增大flush后L0、L1层的压力，所以还需要配合修改compaction参数，后面再提。
  • max_write_buffer_number | state.backend.rocksdb.writebuffer.count memtable的最大数量（包含活跃的和不可变的），默认是2。当全部memtable都写满但是flush速度较慢时，就会造成写停顿，所以如果内存充足或者使用的是机械硬盘，建议适当调大这个参数，如4。
  • min_write_buffer_number_to_merge | state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge 在flush发生之前被合并的memtable最小数量，默认是1。举个例子，如果此参数设为2，那么当有至少两个不可变memtable时，才有可能触发flush（亦即如果只有一个不可变memtable，就会等待）。调大这个值的好处是可以使更多的更改在flush前就被合并，降低写放大，但同时又可能增加读放大，因为读取数据时要检查的memtable变多了。经测试，该参数设为2或3相对较好。

Tuning Block/Block Cache

block是sstable的基本存储单位。block cache则扮演读缓存的角色，采用LRU算法存储最近使用的block，对读性能有较大的影响。

  • block_size | state.backend.rocksdb.block.blocksize block的大小，默认值为4KB。在生产环境中总是会适当调大一些，一般32KB比较合适，对于机械硬盘可以再增大到128~256KB，充分利用其顺序读取能力。但是需要注意，如果block大小增大而block cache大小不变，那么缓存的block数量会减少，无形中会增加读放大。
  • block_cache_size | state.backend.rocksdb.block.cache-size block cache的大小，默认为8MB。由上文所述的读写流程可知，较大的block cache可以有效避免热数据的读请求落到sstable上，所以若内存余量充足，建议设置到128MB甚至256MB，读性能会有非常明显的提升。

Tuning Compaction

compaction在所有基于LSM Tree的存储引擎中都是开销最大的操作，弄不好的话会非常容易阻塞读写。建议看官先读读前面那篇关于RocksDB的compaction策略的文章，获取一些背景知识，这里不再赘述。

  • compaction_style | state.backend.rocksdb.compaction.style compaction算法，使用默认的LEVEL（即leveled compaction）即可，下面的参数也是基于此。
  • target_file_size_base | state.backend.rocksdb.compaction.level.target-file-size-base L1层单个sstable文件的大小阈值，默认值为64MB。每向上提升一级，阈值会乘以因子target_file_size_multiplier（但默认为1，即每级sstable最大都是相同的）。显然，增大此值可以降低compaction的频率，减少写放大，但是也会造成旧数据无法及时清理，从而增加读放大。此参数不太容易调整，一般不建议设为256MB以上。
  • max_bytes_for_level_base | state.backend.rocksdb.compaction.level.max-size-level-base L1层的数据总大小阈值，默认值为256MB。每向上提升一级，阈值会乘以因子max_bytes_for_level_multiplier（默认值为10）。由于上层的大小阈值都是以它为基础推算出来的，所以要小心调整。建议设为target_file_size_base的倍数，且不能太小，例如5~10倍。
  • level_compaction_dynamic_level_bytes | state.backend.rocksdb.compaction.level.use-dynamic-size 这个参数之前讲过。当开启之后，上述阈值的乘法因子会变成除法因子，能够动态调整每层的数据量阈值，使得较多的数据可以落在最高一层，能够减少空间放大，整个LSM Tree的结构也会更稳定。对于机械硬盘的环境，强烈建议开启。

Generic Parameters

  • max_open_files | state.backend.rocksdb.files.open 顾名思义，是RocksDB实例能够打开的最大文件数，默认为-1，表示不限制。由于sstable的索引和布隆过滤器默认都会驻留内存，并占用文件描述符，所以如果此值太小，索引和布隆过滤器无法正常加载，就会严重拖累读取性能。
  • max_background_compactions/max_background_flushes | state.backend.rocksdb.thread.num 后台负责flush和compaction的最大并发线程数，默认为1。注意Flink将这两个参数合二为一处理（对应DBOptions.setIncreaseParallelism()方法），鉴于flush和compaction都是相对重的操作，如果CPU余量比较充足，建议调大，在我们的实践中一般设为4。

The End

除了上述设置参数的方法之外，用户还可以通过实现ConfigurableRocksDBOptionsFactory接口，创建DBOptions和ColumnFamilyOptions实例来传入自定义参数，更加灵活一些。看官可参考Flink预先定义好的几个RocksDB参数集（位于PredefinedOptions枚举中）获取更多信息。

写得有点乱了，民那晚安晚安。