背景

开发Flink应用要求计算结果实时写入数据库的，一般业务写入TPS在600-800，如果生产同时跑十几个任务，数据库写入TPS接近一万，对数据库造成了较大压力，使用窗口的优化方向不可行：

1. 计算任务的key值较为分散（如用户，商户维度），小窗口（1分钟、5分钟）计算无法减少写入次数，大窗口（10分钟、1小时）实时性太差；

2. 无法保证上游流水100%有序准时到达，使用窗口计算容易漏算流水；

优化思路

使用Flink应用对流水进行计算和统计，结果一般字段较少，每条计算结果的数据量不大，如果开启批量写入，可以降低和数据库之间的网络交换次数，也可提升数据库的数据写入效率；

数据库连接配置

  • rewriteBatchedStatements        

配置此参数为true以后，jdbc驱动会在executeBatch时将SQL改写，将多条Insert语句合并为一条，效果如下：

改写前：

INSERT INTO `t` (`a`) VALUES(10);
INSERT INTO `t` (`a`) VALUES(11);
INSERT INTO `t` (`a`) VALUES(12);

改写后：

INSERT INTO `t` (`a`) VALUES(10),(11),(12);
  • useServerPrepStmts

这个参数是用来节省数据库SQL解析和执行计划消耗的，开启useServerPrepStmts以后，服务器可以将已经解析的SQL反复使用，只在每次客户端提交新的写入请求时填入'?'占位符的参数；

值得注意的是，useServerPrepStmts开启后，客户端不再对SQL预编译，也就是说上面说的SQL改写也不会发生，所以在批量写入时，把此参数关闭，或保持默认配置；

关于rewriteBatchedStatements和useServerPrepStmts配合使用的性能测试，参考：

MySql PreparedStatement executeBatch过慢问题 - 灰信网（软件开发博客聚合）

  • cachePrepStmts

虽然 useServerPrepStmts = true 能让服务端执行预处理语句，但默认情况下客户端每次执行完后会 close 预处理语句，并不会复用，这样预处理的效率甚至不如文本执行。所以建议开启 useServerPrepStmts = true 后同时配置 cachePrepStmts = true，这会让客户端缓存预处理语句。

  • prepStmtCacheSqlLimit

在配置 cachePrepStmts 后还需要注意 prepStmtCacheSqlLimit 配置（默认为 256），该配置控制客户端缓存预处理语句的最大长度，超过该长度将不会被缓存。

在一些场景 SQL 的长度可能超过该配置，导致预处理 SQL 不能复用，建议根据应用 SQL 长度情况决定是否需要调大该值。

  • prepStmtCacheSqlLimit

控制缓存的预处理语句数目（默认为 25），如果应用需要预处理的 SQL 种类很多且希望复用预处理语句，可以调大该值。

配置参考

jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?charset=utf8mb4&useSSL=false&useConfigs=maxPerformance& cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSqlLimit=8192&prepStmtCacheSize=1024&rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true

SQL改写

原先SQL是这么写的：

INSERT INTO  
	rts_clear_branch_day_trans(stl_branch_id,
	stl_org_id,
	time_date,
	trans_count,
	trans_amount,
	mer_fee,
	acq_shr_amt)
VALUES(?,?,?,?,?,?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE
	trans_count = ?,
	trans_amount = ?,
	mer_fee = ? ,
	acq_shr_amt = ?

改写后：

INSERT INTO  
	rts_clear_branch_day_trans(stl_branch_id,
	stl_org_id,
	time_date,
	trans_count,
	trans_amount,
	mer_fee,
	acq_shr_amt)
VALUES(?,?,?,?,?,?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE
	trans_count = VALUES(`trans_count`),
	trans_amount = VALUES(`trans_amount`),
	mer_fee = VALUES(`mer_fee`),
	acq_shr_amt = VALUES(`acq_shr_amt`)

Batch配置

new JdbcExecutionOptions.Builder().withBatchSize(100).withBatchIntervalMs(1000).withMaxRetries(3).build(),