大数据Flink Metrics监控
目录
1 什么是 Metrics？
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/metrics.html
1.1 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。
1.2 Metric Types
Metrics 的类型如下：
1，常用的如 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。
2，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。
3，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。
4，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，MetricGroup + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识。
2 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。
⚫ 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
package cn.oldlu.hello;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.metrics.Counter;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author oldlu
* Desc
*/
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.oldlu.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
3 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 RESTAPI ，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
3.1 http请求获取监控数据
操作步骤
⚫ 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
返回的结果
{
jobs: [{
id: "ce793f18efab10127f0626a37ff4b4d4",
status: "RUNNING"
}
]
}
⚫ 获取 job 详情
http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0004/jobs/925224169036ef3f03a8d7fe9605b4ef
返回的结果
{
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: {}
}
]
}
}
3.2 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/925224169036ef3f0
3a8d7fe9605b4ef/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。
3.3 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。
package cn.oldlu.hello;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URL;
import java.net.URLConnection;
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;
}
}
