当Flink消费Kafka时,如果监控中出现波动的柱状图,可能是由于Kafka的消费不均匀或Flink作业的并行度与Kafka分区不匹配导致的。检查下作业配置,确保并行度与Kafka topic的分区数对应,并检查是否存在网络延迟或数据不一致问题。
如果生产者发送消息的速率不均匀,Flink 消费时也会出现速率的波动
如果 Flink 作业的消费速度跟不上 Kafka 中数据的产生速度,就会产生反压。这会导致消费速度降低,从而影响处理曲线。
Kafka 集群如果遇到性能瓶颈,比如磁盘 I/O 问题、网络问题或者资源不足,也可能影响 Flink 消费数据的稳定性。
这可能表明在某个时间段内,Flink从Kafka中获取数据的能力受到了影响。
可以检查服务器负载情况,看是否有资源不足的情况。然后,可以检查Kafka集群的健康状态,包括Broker节点的健康状况和消息延迟情况。最后,可以调整Flink的配置参数,尝试优化性能。
其产生原因在于所使用的Kafka Connector依赖并非Ververica Platform内置的Connector,而是社区版本的Connector。社区版Connector未实现曲线汇报逻辑,因此会导致输入输出延迟等指标曲线显示异常。要解决此问题,应更换为Ververica提供的Connector依赖,以确保曲线数据的准确展示。
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