【Flink metric】Flink指标系统的系统性知识：以便我们实现特性化数据的指标监控与分析

本文主要是介绍【Flink metric】Flink指标系统的系统性知识：以便我们实现特性化数据的指标监控与分析，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！

本文我们通过官网来整体了解下flink 指标系统的系统性支持

 

本文主要关注：

• 如何注册自定义指标，如何进行更新指标数据
• 指标定义的层级：即指标的scope
• 简单介绍，指标如何报告给外部系统、有哪些系统指标
• 指标如何通过REST API获取
• 在flink UI上创建Dashboard的方法

 

Flink exposes a metric system that allows gathering and exposing metrics to external systems.

flink 暴露了一个指标系统，可以收集和暴露指标给外部系统。

一. Registering metrics：向flink注册新自己的metrics

1. 注册metrics

任何继承了RichFunction 的用户函数，都可以通过调用：getRuntimeContext().getMetricGroup() ，来访问flink的metric system。方法返回的MetricGroup可以用来创建和注册新的指标。

 

2. Metric types:指标类型

flink支持 Counters, Gauges, Histograms and Meters.等四种指标类型。

2.1. Counter

计数器 (Counter) 用于计数某个指标。

• 可以使用 inc()/inc(long n) 或 dec()/dec(long n) 方法来增加或减少当前值。
• 可以通过在 MetricGroup 上调用 counter(String name) 来创建并注册一个计数器。

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {private transient Counter counter;@Overridepublic void open(Configuration config) {this.counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().counter("myCounter");}@Overridepublic String map(String value) throws Exception {this.counter.inc();return value;}
}

你也可以自己实现counter。

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {private transient Counter counter;@Overridepublic void open(Configuration config) {this.counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().counter("myCustomCounter", new CustomCounter());}@Overridepublic String map(String value) throws Exception {this.counter.inc();return value;}
}

 

2.2. Gauge

可以提供任何数据类型，要使用Gauge你必须要实现Gauge接口，可以返回任何类型。

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {private transient int valueToExpose = 0;@Overridepublic void open(Configuration config) {getRuntimeContext().getMetricGroup().gauge("MyGauge", new Gauge<Integer>() {@Overridepublic Integer getValue() {return valueToExpose;}});}@Overridepublic String map(String value) throws Exception {valueToExpose++;return value;}
}

 

2.3. Histogram(ing)

直方图（Histogram）用于测量长整型值的分布情况。

可以通过在 MetricGroup 上调用 histogram(String name, Histogram histogram) 来注册一个直方图。

public class MyMapper extends RichMapFunction<Long, Long> {private transient Histogram histogram;@Overridepublic void open(Configuration config) {this.histogram = getRuntimeContext().getMetricGroup().histogram("myHistogram", new MyHistogram());}@Overridepublic Long map(Long value) throws Exception {this.histogram.update(value);return value;}
}

ing

 

4. Meter

一个 Meter 用于测量平均吞吐量。

• 可以使用 markEvent() 方法注册一个事件的发生。同时发生多个事件可以使用 markEvent(long n) 方法注册。
• 在 MetricGroup 上调用 meter(String name, Meter meter) 来注册一个 Meter。

 

二. Scope:指标作用域

每个度量指标都被分配了一个标识符和一组键值对，用于报告该度量指标。
这个标识符基于三个组件：在注册度量指标时的用户定义名称，一个可选的用户定义作用域，以及一个系统提供的作用域。

例如，如果 A.B 是系统作用域，C.D 是用户作用域，E 是名称，那么度量指标的标识符将是 A.B.C.D.E。

你可以通过在 Flink 配置文件中设置 metrics.scope.delimiter 键来配置标识符使用的分隔符（默认为 .）。

 

1. User Scope

你可以通过调用 MetricGroup#addGroup(String name)，MetricGroup#addGroup(int name)，或者 MetricGroup#addGroup(String key, String value) 来定义用户作用域。

我们通过 MetricGroup#getMetricIdentifier 和 MetricGroup#getScopeComponents 方法返回的内容。

counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("MyMetrics").counter("myCounter");counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("MyMetricsKey", "MyMetricsValue").counter("myCounter");

 

2. System Scope ing

 

3. User Variables

你可以通过调用 MetricGroup#addGroup(String key, String value) 来定义一个用户变量。

这个方法会影响 MetricGroup#getMetricIdentifier、MetricGroup#getScopeComponents 和 MetricGroup#getAllVariables() 返回的内容。

counter = getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("MyMetricsKey", "MyMetricsValue").counter("myCounter");

 

三. Reporter ing

Flink 支持用户将 Flink 的各项运行时指标发送给外部系统。

 

四. System metrics ing

默认情况下，Flink会收集多个度量指标，这些指标能够深入了解当前的状态。

 

五. REST API integration

度量指标可以通过监控REST API查询。以下是可用端点列表及其示例JSON响应。

序号	metric类型	API
1	特定实体的metric	- /jobmanager/metrics - /taskmanagers/<taskmanagerid>/metrics - /jobs/<jobid>/metrics - /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/subtasks/<subtaskindex>
2	实体的聚合metric	- /taskmanagers/metrics - /jobs/metrics - /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/subtasks/metrics - /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/jm-operator-metrics
3	实体子集上聚合的metric	- /taskmanagers/metrics?taskmanagers=A,B,C - /jobs/metrics?jobs=D,E,F - /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/subtasks/metrics?subtask=1,2,3

 

六. Dashboard integration

可以在仪表板中可视化每个任务或操作符收集的度量指标。在作业的主页面上，选择“Metrics”选项卡。在顶部图表中选择一个任务后，您可以使用“添加度量指标”下拉菜单选择要显示的度量指标。如下图：

• 任务度量指标列出为<子任务索引>.<度量名称>。
• 操作符度量指标列出为 <子任务索引>.<操作符名称>.<度量名称>。

• 每个度量指标将显示为单独的图表，其中 x 轴代表时间，y 轴表示测量值。
• 所有图表每隔10秒自动更新一次，在导航到其他页面时仍会继续更新。
• 可视化的度量指标数量没有限制，但是只有数值型度量指标可以被可视化显示。

 

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