Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.
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Der Durchsatz ist zu langsam
Wenn Ihre Anwendung eingehende Streaming-Daten nicht schnell genug verarbeitet, funktioniert sie schlecht und wird instabil. In diesem Abschnitt werden Symptome und Schritte zur Behebung dieses Problems beschrieben.
Symptome
Dieser Zustand kann folgende Symptome aufweisen:
Wenn die Datenquelle für Ihre Anwendung ein Kinesis-Stream ist, nimmt die
millisbehindLatest
-Metrik des Streams kontinuierlich zu.Wenn die Datenquelle für Ihre Anwendung ein MSK Amazon-Cluster ist, nehmen die Consumer-Lag-Metriken des Clusters kontinuierlich zu. Weitere Informationen finden Sie unter Consumer-Lag Monitoring im Amazon MSK Developer Guide.
Wenn es sich bei der Datenquelle für Ihre Anwendung um einen anderen Service oder eine andere Quelle handelt, überprüfen Sie alle verfügbaren Verbraucherverzögerungsmetriken oder –daten.
Ursachen und Lösungen
Es kann viele Ursachen für einen langsamen Anwendungsdurchsatz geben. Wenn Ihre Anwendung mit den Eingaben nicht Schritt hält, überprüfen Sie Folgendes:
Wenn die Durchsatzverzögerung stark ansteigt und dann abnimmt, überprüfen Sie, ob die Anwendung neu gestartet wird. Ihre Anwendung stoppt die Verarbeitung von Eingaben, während sie neu gestartet wird, was zu einem Anstieg der Verzögerung führt. Weitere Informationen über Anwendungsausfälle finden Sie unter Die Anwendung wird neu gestartet.
Wenn die Durchsatzverzögerung konstant ist, überprüfen Sie, ob Ihre Anwendung leistungsoptimiert ist. Informationen zur Optimierung der Leistung Ihrer Anwendung finden Sie unter Beheben Sie Leistungsprobleme.
Wenn die Durchsatzverzögerung nicht in die Höhe schnellt, sondern kontinuierlich zunimmt und Ihre Anwendung leistungsoptimiert ist, müssen Sie Ihre Anwendungsressourcen erhöhen. Informationen zur Erhöhung der Anwendungsressourcen finden Sie unter Implementieren Sie die Anwendungsskalierung in Managed Service für Apache Flink.
Wenn Ihre Anwendung aus einem Kafka-Cluster in einer anderen Region liest und
FlinkKafkaConsumer
oderKafkaSource
sich trotz hoher Verbraucherverzögerung größtenteils im Leerlauf befindet (hoheidleTimeMsPerSecond
oder niedrigeCPUUtilization
), können Sie den Wert fürreceive.buffer.byte
erhöhen, z. B. auf 2097152. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Umgebungen mit hoher Latenz unter Benutzerdefinierte MSK Konfigurationen.
Schritte zur Problembehebung bei langsamem Durchsatz oder zunehmender Verbraucherverzögerung in der Anwendungsquelle finden Sie unter Beheben Sie Leistungsprobleme.