La velocità effettiva è troppo lenta - Servizio gestito per Apache Flink
CaratteristicheCause e soluzioni

Il servizio gestito da Amazon per Apache Flink era precedentemente noto come Analisi dei dati Amazon Kinesis per Apache Flink.

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La velocità effettiva è troppo lenta

Se l'applicazione non elabora i dati di streaming in entrata abbastanza velocemente, le prestazioni non saranno ottimali e l'applicazione poco stabile. Questa sezione descrive le caratteristiche e le procedure di risoluzione dei problemi relativi a questa problematica.

Caratteristiche

Questa situazione può presentare i seguenti sintomi:

  • Se l'origine dati per l'applicazione è un flusso Kinesis, la metrica millisbehindLatest del flusso aumenta in maniera continua.

  • Se l'origine dati per la tua applicazione è un MSK cluster Amazon, le metriche relative al ritardo dei consumatori del cluster aumentano continuamente. Per ulteriori informazioni, consulta Consumer-Lag Monitoring nella Amazon Developer Guide. MSK

  • Se l'origine dati per l'applicazione è un servizio o una fonte diversa, è consigliabile controllare le metriche o i dati disponibili in materia di ritardi per l'utente.

Cause e soluzioni

Le cause del rallentamento della velocità di trasmissione effettiva delle applicazioni possono essere molteplici. Se l'applicazione non riesce ad adeguarsi agli input, verifica gli aspetti seguenti:

  • Se il ritardo nella velocità di trasmissione effettiva aumenta e poi si riduce, controlla se l'applicazione è in fase di riavvio. L'applicazione interromperà l'elaborazione dell'input durante il riavvio, causando un aumento dei ritardi. Per ulteriori informazioni sugli errori all'interno dell'applicazione, consulta L'applicazione si sta riavviando.

  • Se il ritardo nella velocità di trasmissione effettiva è costante, verifica che le prestazioni dell'applicazione siano ottimizzate. Per informazioni sull'ottimizzazione delle prestazioni dell'applicazione, consulta Risolvi i problemi di prestazioni.

  • Se il ritardo nella velocità di trasmissione effettiva aumenta in maniera costante ma non improvvisa e le prestazioni dell'applicazione sono ottimizzate, è necessario potenziare le risorse dell'applicazione. Per informazioni sull'aumento delle risorse dell'applicazione, consulta Implementa la scalabilità delle applicazioni in Managed Service for Apache Flink.

  • Se l'applicazione legge da un cluster Kafka in un'altra regione e FlinkKafkaConsumer e KafkaSource sono per lo più inattivi (livelli alti di idleTimeMsPerSecond o bassi di CPUUtilization) nonostante il forte ritardo per l'utente, è possibile aumentare il valore di receive.buffer.byte, per esempio 2097152. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Ambiente ad alta latenza in MSKConfigurazioni personalizzate.

Per le procedure di risoluzione dei problemi relativi a rallentamenti nella velocità di trasmissione effettiva o all'aumento del ritardo per l'utente nell'origine dell'applicazione, consulta Risolvi i problemi di prestazioni.