FLink怎么做压力测试和监控？

我们一般碰到的压力来自以下几个方面：

一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压问题。背压的监控可以使用Flink Web UI(localhost:8081)来可视化监控，一旦报警就能知道。一般情况下背压问题的产生可能是由于sink这个操作符没有优化好，做一下优化就可以了。比如如果是写入ElasticSearch，那么可以改成批量写入，可以调大ElasticSearch队列的大小等等策略。

二，设置水位线的最大延迟时间这个参数，如果设置的过大，可能会造成内存的压力。可以设置的最大延迟时间小一些，然后把迟到元素发送到侧输出流中去。晚一点更新结果。或者使用类似于RocksDB这样的状态后端，RocksDB会开辟堆外存储空间，但IO速度会变慢，需要权衡。

三，还有就是滑动窗口的长度如果过长，而滑动距离很短的话，Flink的性能会下降的很厉害。

参见链接：https://www.infoq.cn/article/sIhs_qY6HCpMQNblTI9M

四，状态后端使用RocksDB，还没有碰到被撑爆的问题。

五，尽量使用滚动窗口，这样会大大减轻存储的压力。

六，如果想要达到极限的低延迟，可以考虑使用处理时间（Processing Time）。

七，业务逻辑的编写是最重要的。在算子中（例如processElement, onTimer）业务逻辑一定要尽可能的简单，而不是特别复杂的业务逻辑（举个极端的例子，机器学习这种CPU密集型的程序，十几张表的Join）。如果业务逻辑很复杂的话，将会阻塞数据流的向下传递。性能会急剧下降。