Flink 本身没有为 Job 提供一个像 “Priority=10” 这样的全局、静态的优先级配置参数。

但是，这并不意味着你无法管理和控制不同 Job 的资源占用和调度顺序。在实际操作中，我们通过一系列资源和集群管理层面的机制来实现类似“优先级”的效果。

以下是实现 Flink Job 优先级控制的几种核心方法和思路：

1. 通过资源隔离实现“优先级”（最常用、最有效）

这是生产环境中最主流和推荐的做法。其核心思想是：为不同重要性的 Job 分配不同大小和质量的资源池，从而实现隔离和优先级。

a) 使用 YARN / Kubernetes 的队列/命名空间

在 YARN 或 Kubernetes 上部署 Flink 时，你可以利用其自身的资源调度和队列机制。

  • YARN： 你可以创建多个 YARN 队列，例如 queue.high_priority 和 queue.low_priority。
  • 高优先级 Job： 提交到 queue.high_priority。这个队列资源配置充足（CPU、内存），并且可能设置在性能更好的机器上。
  • 低优先级 Job： 提交到 queue.low_priority。这个队列资源有限，当集群资源紧张时，高优先级队列可以抢占资源，而低优先级 Job 可能需要等待。
  • 提交命令示例：
# 提交高优先级任务到 high_pri 队列
./bin/flink run -yqu high_pri -c com.example.HighPriorityJob app.jar

# 提交低优先级任务到 low_pri 队列
./bin/flink run -yqu low_pri -c com.example.LowPriorityJob app.jar
  • Kubernetes： 你可以使用 Kubernetes 的 命名空间 和 资源配额 来实现类似功能。
  • 创建 namespace-flink-high 和 namespace-flink-low。
  • 为 namespace-flink-high 设置较大的 ResourceQuota。
  • 使用 Resource 字段为 Flink Deployment/Job 明确请求和限制 CPU、内存。
  • Kubernetes 调度器会确保高优先级命名空间下的 Pod 能获得所需资源。
b) 使用 Flink Standalone 模式下的资源组

在 Standalone 集群中，Flink 提供了 TaskManager 资源组 的概念。

  • 你可以启动一批 TaskManager，并将它们分配到特定的资源组，例如 high-priority-group。
  • 提交 Job 时，通过 -Dtaskmanager.resource-group=high-priority-group 参数将 Job 调度到指定的资源组上。
  • 这样，高优先级 Job 只会使用它专属的那组 TaskManager 的资源，不会被低优先级 Job 挤占。

2. 通过调度策略影响启动顺序

这种方法控制的是 Job 的启动时机，而不是运行时的资源竞争。

  • YARN Capacity Scheduler / Fair Scheduler： 你可以配置这些调度器的策略。例如，在 Capacity Scheduler 中，如果一个队列的任务池未满，提交的 Job 可以立即启动；如果满了，则进入队列等待。通过为高优先级队列分配更大的容量，可以减少其 Job 的等待时间。
  • 手动控制： 在资源紧张时，手动取消或暂停低优先级的 Job，为高优先级 Job 腾出资源。这虽然原始，但在小团队或特定场景下很有效。

3. 通过 Flink 配置进行细粒度控制（影响有限）

虽然 Flink 没有 Job 优先级，但有一些配置可以影响集群行为，间接地对“优先级”有所体现：

  • cluster.evenly-spread-out-slots： 建议设置为 true。这会让调度器将同一个 Job 的 Task 尽可能分散到不同的 TaskManager 上。这有助于高优先级 Job 在申请资源时，更容易找到零散的可用 Slot，而不是被一个大型低优先级 Job 占满所有 TM。
  • Slot 共享组： 在一个 Job 内部，你可以通过 Slot 共享组来隔离不同 Operator 的资源，但这不适用于跨 Job 的优先级。

总结与建议

方法

适用场景

优点

缺点

YARN/K8s 资源队列

生产环境首选

成熟、稳定、隔离性好，能与公司基础设施集成

需要集群管理员配置队列和资源配额

Standalone 资源组

Flink Standalone 集群

轻量，无需额外资源调度框架

功能相对简单，资源无法弹性伸缩

调度器策略

所有模式

可以控制启动顺序

无法解决运行时资源竞争问题

手动控制

小团队、临时调整

灵活、直接

运维成本高，不自动化

最佳实践建议：

对于生产环境，强烈建议在 YARN 或 Kubernetes 上运行 Flink 集群，并通过配置多个资源队列/命名空间来实现 Job 的优先级和资源隔离。这是最符合云原生理念、也最易于管理的方式。

例如，你可以设立：

  • 实时数仓队列： 高优先级，运行核心业务 ETL 和实时应用。
  • Ad-hoc 队列： 低优先级，运行临时性的数据探索或测试任务。
  • CEP/告警队列： 最高优先级，运行关键业务的复杂事件处理和监控告警任务。

这样，当集群资源不足时，低优先级队列的 Job 会等待，而高优先级队列的 Job 可以正常运行，从而实现了业务层面的“优先级”。