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如何生成 Flink 作业的交互式火焰图?

作者:田志声 前言 Flink 是目前最流行的大数据及流式计算框架之一,用户可以使用 Java/Scala/Python 的 DataStream 接口或者标准 SQL 语言来快速实现一个分布式高可用的流式应用,通过内部的 Java JIT、off-heap 内存管理等技术优化性能,并且有完整的 Source、Sink、WebUI、Metrics 等功能集成,让 Flink 几乎成为了流式计算的事实标准。 但是当处理海量数据的时候,很容易出现各种异常和性能瓶颈,这时我们需要优化系统性能时,常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈。Profiling 技术是一种在应用运行时收集程序相关信息的动态分析手段,常用的 JVM Profiler 可以从多个方面对程序进行动态分析,如 CPU、Memory、Thread、Classes、GC 等,其中 CPU Profiling 的应用最为广泛。CPU Profiling 经常被用于分析代码的执行热点,如“哪个方法占用 CPU 的执行时间最长”、“每个方法占用 CPU 的比例是多少”等等,通过 CPU Profiling 得到上述相关信息后,研发人员就可...

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