flinksql的调优
时间: 2025-05-01 15:33:25 浏览: 21
### Flink SQL 性能调优方法与最佳实践
#### 1. 使用 AGG WITH FILTER 替代 CASE WHEN
在多维度统计场景下，例如计算全网 UV、手机客户端 UV 和 PC 端 UV 时，推荐使用 `AGG WITH FILTER` 语法来替代传统的 `CASE WHEN` 方法。这种方法的优势在于 SQL 优化器能够识别 `FILTER` 参数，在相同字段上的不同条件计数操作可以共享状态信息，从而显著降低状态的读写频率并提升性能[^2]。
以下是基于此方法的一个示例代码：
```sql
SELECT
a,
COUNT(DISTINCT b) AS total_b,
COUNT(DISTINCT b) FILTER (WHERE c IN ('A', 'B')) AS AB_b,
COUNT(DISTINCT b) FILTER (WHERE c IN ('C', 'D')) AS CD_b
FROM T
GROUP BY a;
```
#### 2. 自定义双流 JOIN 中的状态 TTL
从 VVR-8.0.1 版本开始，Flink SQL 提供了通过 `JOIN_STATE_TTL` 提示为左流和右流分别设置生命周期的功能。这种机制允许开发者根据实际的数据生命周期需求灵活配置，减少了不必要的状态存储开销，进而提升了作业的整体性能[^1]。
以下是一个具体的 SQL 示例：
```sql
SELECT /*+ JOIN_STATE_TTL('left_table' = 'PT1H', 'right_table' = 'PT2H') */
*
FROM left_table
INNER JOIN right_table
ON left_table.id = right_table.id;
```
#### 3. 调整多流 JOIN 的顺序以减少 State 放大
当涉及多个数据流之间的 JOIN 操作时，合理的流顺序安排非常重要。通常建议先对较小的数据集进行过滤再执行 JOIN 操作，以此减小参与运算的数据量以及最终产生的状态规模。这有助于缓解因复杂 Join 导致的状态膨胀问题。
#### 4. 合理配置状态后端
为了进一步增强实时数据处理能力，应依据具体业务特点选择合适的状态后端（如 RocksDB 或 MemoryStateBackend）。RocksDB 是一种持久化状态后端解决方案，适合大规模生产环境；而 MemoryStateBackend 更适用于开发调试阶段或者小型项目中[^3]。
另外需要注意的是，如果输入源存在重复事件，则可以通过显式开启去重功能 (`table.exec.source.cdc-events-duplicate='true'`) 来避免冗余记录带来的额外负担[^4]。
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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### 结语
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1