【Flink】并行度设置导致的负载倾斜 Key Groups 不均衡 计算最大并行度

1.概述

转载：使用 Flink 前需要知道的 10 个『陷阱』

我们从一个简单的问题开始：在 Flink UI 中调查某个作业的子任务时，关于每个子任务处理的数据量，你可能会遇到如下这种奇怪的情况。

每个子任务的工作负载并不均衡

这表明每个子任务的算子没有收到相同数量的 Key Groups，它代表所有可能的 key 的一部分。如果一个算子收到了 1 个 Key Group，而另外一个算子收到了 2 个，则第二个子任务很可能需要完成两倍的工作。查看 Flink 的代码，我们可以找到以下函数：

   * // 根据 maxParallelism、算子的并行度 parallelism 和 keyGroupId，
     * // 计算 keyGroupId 对应的 subtask 的 index
     */
    public static int computeOperatorIndexForKeyGroup(
            int maxParallelism, int parallelism, int keyGroupId) {
    
    
        return keyGroupId * parallelism / maxParallelism;
    }

其目的是将所有 Key Groups 分发给实际的算子。Key Groups 的总数由 maxParallelism 参数决定，而算子的数量和 parallelism 相同。这里最大的问题是 maxParallelism 的默认值，它默认等于 operatorParallelism + (operatorParallelism / 2) [4]。假如我们设置 parallelism 为10，那么 maxParallelism 为 15 （实际最大并发度值的下限是 128 ，上限是 32768，这里只是为了方便举例）。这样，根据上面的函数，我们可以计算出哪些算子会分配给哪些 Key Group。

在默认配置下，部分算子分配了两个 Key Group，部分算子只分配了 1 个

解决这个问题非常容易：设置并发度的时候，还要为 maxParallelism 设置一个值，且该值为 parallelism 的倍数。这将让负载更加均衡，同时方便以后扩展。

搜嘎斯奈，我说我们公司的代码有一段是计算最大并行度的，然后设置了这个值，当初一直没找到相关的解释，也没去问，实在是不该呀。