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Flink 消息聚合处理方案

微博机器学习平台使用 Flink 实时处理用户行为日志和生成标签,并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的 IO 负载,有批量写入的需求,同时对数据延迟也需要进行一定的控制,因此需要一种有效的消息聚合处理方案。 在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案,描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法,并进行对比。 基于 flatMap 的解决方案 这是我们能够想到最直观的解决方案,即在自定义的 flatMap 方法中对消息进行聚合,伪代码如下: 对应的作业拓扑和运行状态如下: 该方案的优点如下: 逻辑简单直观,各并发间负载均匀。 flatMap 可以和上游算子 chain 到一起,减少网络传输开销。 使用 operator state 完成 checkpoint,支持正常和改并发恢复。 与此同时,由于使用 operator state,因此所有数据都保存在 JVM 堆上,当数据量较大时有 GC/OOM 风险。 使用 Count Window 的解决方案 对于大规模 state 数据,Flink 推荐使用 RocksDB backend,并且只支持在 Keyed...

当Spring Cloud Alibaba Sentinel碰上Spring Cloud Sleuth会擦出怎样的火花

当Spring Cloud Alibaba Sentinel碰上Spring Cloud Sleuth会擦出怎样的火花 前言今年主要会做一个比较完整的微服务项目开源出来。目前已经开始了,刚兴趣的先Star一个吧。 项目:https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud 基础框架:https://github.com/yinjihuan/kitty 在做的过程中遇到一个问题那就是标题所说的两个框架碰撞了火花。都是S开头的谁都不服谁。 问题描述既然使用了Sentinel来限流,那么干脆熔断也直接用Sentinel好了,所以就没使用Hystrix了。 Sentinel对Feign做了适配,使用的时候只需要引入spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,如下: <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> 然后在配置文件打开 Sen...

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