FlinkX流控实现

本文主要是介绍FlinkX流控实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

FlinkX流控实现

流量控制防止并发性能过高对源数据库造成影响。

在FlinkX中，流量控制是采用Byte为单位/s进行流量控制的。

配置参数实例：

{“speed”: {"bytes": 0}
}

当 bytes > 0 时，才会开启流量控制。

整个计算的速率是根据整个系统中的指标，按照每秒的窗口，实时计算出限流的速率的。通过对读取记录的限流，但是没有背压。

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限流原理

实现逻辑

首先我们看一下读取器的初始化过程，

InputFormat初始化

public void open(InputSplit inputSplit) throws IOException {checkIfCreateSplitFailed(inputSplit);if(!inited){// 初始化累加器收集器，每秒从FlinkAPI读取对应累加器的值，并设置为global值initAccumulatorCollector();// 初始化指标累加器，每次调用nextRecord时提交指标initStatisticsAccumulator();// 开启限流器openByteRateLimiter();initRestoreInfo();if(restoreConfig.isRestore()){formatState.setNumOfSubTask(indexOfSubTask);}inited = true;}openInternal(inputSplit);}

本次只看前三个。

1. 初始化累加器收集器，每秒从FlinkAPI读取对应累加器的值，并设置为global值(下文中计算速率是有用到)

2. 初始化指标累加器，每次调用nextRecord时提交指标

3. 开启限流器

4. 初始化Restore配置（本章不讲，后续章节有用到）

我们重点详解一下前三个步骤：

在详解每一个步骤之前，首先了解下在数据同步过程中具体的指标

指标详情

分类	指标名称	含义
读取指标	numRead	累计读取数据条数
	byteRead	累计读取数据字节数
	readDuration	读取数据的总时间
写入指标	numWrite	累计写入数据条数
	byteWrite	累计写入数据字节数
	writeDuration	写入数据的总时间
错误指标	nErrors	累计错误记录数
	nullErrors	累计空指针错误记录数
	duplicateErrors	累计主键冲突错误记录数
	conversionErrors	累计类型转换错误记录数
	otherErrors	累计其它错误记录数

全局指标实现

如何控制全局限流，很重要的一环就是收集到全局系统的关键状况，无论是微服务调用还是读取限流本质都是同一个道理。首先需要找一个全局存储提供这些指标的存储和更新，FlinkX在这里使用的Flinx的累加器。

指标初始化

private void initStatisticsAccumulator(){numReadCounter = getRuntimeContext

这篇关于FlinkX流控实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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