1、首先定位产生反压的位置(可以在 Flink UI 上查看或者根据 Flink 的 Metric 定位)
2、定位到了反压源之后,处理反压可以先从系统资源/垃圾收集(GC)/线程竞争/负载不平衡 等基本原因去分析
更详细的可以看下之前写的一篇文章
https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f/topic/5db6bed1f6a6211cb9616645chanamper <
[hidden email]> 于2020年2月26日周三 上午9:33写道:
> hi all,
> 我采用flink
> 1.10版本、rocksdb的状态后端,任务运行一段时间后出现反压的情况,导致任务的处理性能急剧下降,想请教一下有啥解决rocksdb状态后端下反压情况的优化手段吗?多谢