我正在寻求有关延迟监控 (flink 1.8.0) 的帮助。
假设我有一个简单的流式数据流，其中包含以下运算符: FlinkKafkaConsumer -> map -> 打印。
如果我想测量数据流中记录处理的延迟，最好的机会是什么？ 我想获取源中接收到的处理输入的持续时间，直到它被接收器/完成的接收器操作接收到为止。
我已经添加了我的代码:env.getConfig().setLatencyTrackingInterval(100);
然后，可以使用以下延迟指标:
但我不明白他们到底在测量什么？此外，在我看来，延迟平均值似乎与延迟无关。
我也尝试过使用 codahale 指标来获取某些方法的持续时间，但它并没有帮助我获取在我的整个管道中处理的记录的延迟。
解决方案与LatencyMarker相关吗？如果是，我如何才能在我的接收器操作中到达它以便检索它？
谢谢， 罗伊。
最佳答案
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嗨罗伊，
通过延迟跟踪，您将获得 LatencyMarkers 从每个源运算符(operator)传输到每个下游运算符(operator)所花费的时间分布(每个非源运算符(operator)中每个源运算符(operator)默认一个直方图，请参阅 metrics.latency.granularity) .
LatencyMarkers 定期注入(inject)源中并流经拓扑。他们无法超越常规记录。 LatencyMarkers 通过函数(用户代码)没有任何延迟。这意味着延迟跟踪测量的延迟将仅反射(reflect)端到端延迟的一部分，特别是在非背压场景中。在背压场景中，延迟标记将在最慢的操作符之前排队(因为它们不能超过记录)并且延迟将更好地反射(reflect)管道中的真实延迟。在我看来，延迟标记不是衡量 Flink 应用程序中“面向用户/端到端延迟”的正确工具。对我来说，这是一个调试工具，用于查找延迟或拥塞 channel 的来源。
我建议，不要使用延迟跟踪，而是在接收器运算符中自己添加一个直方图指标，它描述了当前处理时间和事件时间之间的差异，以获得源端事件时间延迟的分布。如果您在源(以及任何其他兴趣点)中执行相同的操作，您将清楚地了解偶时滞后如何随时间变化。
希望这对您有所帮助。
干杯，
康斯坦丁
关于monitoring - Flink 应用中的延迟监控，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56578919/