Flink教程（27）- Flink Metrics监控

文章目录

01 引言

在前面的博客，我们学习了​​Flink​​的多语言开发了，有兴趣的同学可以参阅下：

• ​​《Flink教程（01）- Flink知识图谱》​​
• ​​《Flink教程（02）- Flink入门》​​
• ​​《Flink教程（03）- Flink环境搭建》​​
• ​​《Flink教程（04）- Flink入门案例》​​
• ​​《Flink教程（05）- Flink原理简单分析》​​
• ​​《Flink教程（06）- Flink批流一体API（Source示例）》​​
• ​​《Flink教程（07）- Flink批流一体API（Transformation示例）》​​
• ​​《Flink教程（08）- Flink批流一体API（Sink示例）》​​
• ​​《Flink教程（09）- Flink批流一体API（Connectors示例）》​​
• ​​《Flink教程（10）- Flink批流一体API（其它）》​​
• ​​《Flink教程（11）- Flink高级API（Window）》​​
• ​​《Flink教程（12）- Flink高级API（Time与Watermaker）》​​
• ​​《Flink教程（13）- Flink高级API（状态管理）》​​
• ​​《Flink教程（14）- Flink高级API（容错机制）》​​
• ​​《Flink教程（15）- Flink高级API（并行度）》​​
• ​​《Flink教程（16）- Flink Table与SQL》​​
• ​​《Flink教程（17）- Flink Table与SQL（案例与SQL算子）》​​
• ​​《Flink教程（18）- Flink阶段总结》​​
• ​​《Flink教程（19）- Flink高级特性（BroadcastState）》​​
• ​​《Flink教程（20）- Flink高级特性（双流Join）》​​
• ​​《Flink教程（21）- Flink高级特性（End-to-End Exactly-Once）》​​
• ​​《Flink教程（22）- Flink高级特性（异步IO）》​​
• ​​《Flink教程（23）- Flink高级特性（Streaming File Sink）》​​
• ​​《Flink教程（24）- Flink高级特性（File Sink）》​​
• ​​《Flink教程（25）- Flink高级特性（FlinkSQL整合Hive）》​​
• ​​《Flink教程（26）- Flink多语言开发》​​

本文主要讲解​​Flink​​​的​​Metrics​​监控。

02 Metrics概述

参考：​​https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metrics.html​​

2.1 Metrics介绍

由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 ​​Task​​​ 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 ​​Metrics​​ 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。

​​Flink​​ 提供的​​Metrics​​可以在 ​​Flink​​内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。

2.2 Metrics 类型

Metrics 的类型如下：

类型	解析
Counter	写过 ​​mapreduce​​ 作业的开发人员就应该很熟悉 ​​Counter​​，其实含义都是一样的，就是对一个计数器进行累加，即对于多条数据和多兆数据一直往上加的过程
Gauge	​​Gauge​​ 是最简单的​​Metrics​​，它反映一个值。比如要看现在​​Java heap​​ 内存用了多少，就可以每次实时的暴露一个 ​​Gauge​​，​​Gauge​​当前的值就是​​heap​​使用的量
Meter	​​Meter​​是指统计吞吐量和单位时间内发生“事件”的次数。它相当于求一种速率，即事件次数除以使用的时间
Histogram	​​Histogram​​ 比较复杂，也并不常用，​​Histogram​​ 用于统计一些数据的分布，比如说 ​​Quantile​​、​​Mean​​、​​StdDev​​、​​Max​​、​​Min​​ 等

​​Metric​​​ 在​​Flink​​​ 内部有多层结构，以 ​​Group​​ 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，​​​Metric Group​​ + ​​Metric Name​​​ 是 ​​Metrics​​ 的唯一标识。

03 WebUI监控

在​​flink​​​的​​UI​​​的界面上点击任务详情，然后点击​​Task Metrics​​​会弹出如下的界面，在 ​​add metic​​按钮上可以添加我需要的监控指标。

3.1 自定义监控指标

○ ​案例​：在map算子内计算输入的总数据

○ ​设置MetricGroup为​：flink_test_metric

○ ​指标变量为​：mapDataNub

​参考代码​：

public class WordCount5_Metrics {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.准备环境-env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //2.准备数据-source
        //2.source
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("node1", 9999);
        //3.处理数据-transformation
        DataStream<String> wordsDS = linesDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                //value就是一行行的数据
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    out.collect(word);//将切割处理的一个个的单词收集起来并返回
                }
            }
        });
        //3.2对集合中的每个单词记为1
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(new RichMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            Counter myCounter;
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                myCounter= getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("myGroup").counter("myCounter");
            }

            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                myCounter.inc();
                //value就是进来一个个的单词
                return Tuple2.of(value, 1);
            }
        });
        //3.3对数据按照单词(key)进行分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(t -> t.f0);
        //3.4对各个组内的数据按照数量(value)进行聚合就是求sum
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = groupedDS.sum(1);

        //4.输出结果-sink
        result.print().name("mySink");

        //5.触发执行-execute
        env.execute();
    }
}
// /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d
// /export/server/flink/bin/flink run --class cn.itcast.hello.WordCount5_Metrics /root/metrics.jar
// 查看WebUI

程序启动之后就可以在任务的​​ui​​界面上查看：

04 REST API监控

前面介绍了​​flink​​​公共的监控指标以及如何自定义监控指标，那么实际开发​​flink​​任务我们需要及时知道这些监控指标的数据，去获取程序的健康值以及状态。

这时候就需要我们通过​​flink REST API​​​，自己编写监控程序去获取这些指标。很简单，当我们知道每个指标请求的​​URL​​​,我们便可以编写程序通过​​http​​请求获取指标的监控数据。

对于 ​​flink on yarn​​ 模式来说，则需要知道​​RM​​代理的 ​​JobManager UI​​地址

格式： ​​​http://Yarn-WebUI-host:port/proxy/application_id​​​

如：​​http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs​​

4.1 http请求获取监控数据

4.1.1 获取flink任务运行状态

我们可以在浏览器进行测试，输入如下的连接：​​http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs​​

返回信息：

{
    jobs: [{
            id: "ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4",
            status: "RUNNING"
        }
    ]
}

4.1.2 获取 job 详情

请求地址：​​http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs/925224169036ef3f03a8d7fe9605b4ef​​

返回结果：

{
    jid: "ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4",
    name: "Test",
    isStoppable: false,
    state: "RUNNING",
    start - time: 1551577191874,
    end - time: -1,
    duration: 295120489,
    now: 1551872312363,
    。。。。。。
      此处省略n行
    。。。。。。
            }, {
                id: "cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2",
                parallelism: 12,
                operator: "",
                operator_strategy: "",
                description: "Source: Custom Source -> Flat Map",
                optimizer_properties: {}
            }
        ]
    }
}

4.2 开发者模式获取指标url

指标非常多，不需要记住每个指标的请求的​​URL​​​格式？可以进入​​flink​​​任务的​​UI​​​界面，按住​​F12​​​进入开发者模式，然后我们点击任意一个​​metric​​​指标,便能立即看到每个指标的请求的​​URL​​。

​比如获取​​flink​​任务的背压情况：​

如下图我们点击某一个​​task​​的​​status​​，按一下​​f12​​，便看到了​​backpressue,​​点开​​backpressue​​就是获取任务背压情况的连接如下：​​​http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs/925224169036ef3f03a8d7fe9605b4ef/vertices/cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2/backpressure​​​

请求连接返回的​​json​​字符串如下：我们可以获取每一个分区的背压情况，如果不是OK状态便可以进行任务报警，其他的指标获取监控值都可以这样获取 简单而又便捷。

4.3 代码中Flink任务运行状态

使用 ​​flink REST API​​​的方式，通过​​http​​​请求实时获取flink任务状态，不是​​RUNNING​​状态则进行短信、电话或邮件报警，达到实时监控的效果。

public class MetricsTest {
    public static void main(String[] args) {
        String result = sendGet("http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs");
        System.out.println(result);
    }

    public static String sendGet(String url) {
        String result = "";
        BufferedReader in = null;
        try {
            String urlNameString = url;
            URL realUrl = new URL(urlNameString);
            URLConnection connection = realUrl.openConnection();
            // 设置通用的请求属性
            connection.setRequestProperty("accept", "*/*");
            connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
            connection.setRequestProperty("user-agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)");
            // 建立实际的连接
            connection.connect();
            in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                result += line;
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("发送GET请求出现异常！" + e);
            e.printStackTrace();
        }
        // 使用finally块来关闭输入流
        finally {
            try {
                if (in != null) {
                    in.close();
                }
            } catch (Exception e2) {
                e2.printStackTrace();
            }
        }
        return result;
    }

}

05 文末

本文主要讲解​​Flink​​的监控，谢谢大家的阅读，本文完！