OK，我这边加个metric，先观察下 yue ma <mayuefi...@gmail.com> 于2022年3月18日周五 12:23写道：
> hi > 我觉得这里可以注意两地方 > 首先 你可以观察一下这个时候 task 的吞吐量是多少 ，如果 qps 特别高 ，比如作业重最旧的offset 消费，我觉得这个时候 cpu 100% > 是符合预期的。 > 其次 你可以在代码中加一些内存缓存的逻辑 类似于 mini-batch， 来减少和 state 交互的频率，也许这样能缓解一部分问题。 > > deng xuezhao <zhm_...@outlook.com> 于2022年3月18日周五 11:19写道： > > > 退订 > > > > > > > > 在 Peihui He <peihu...@gmail.com>，2022年3月18日 上午11:18写道： > > > > Hi, all > > > > 如题，flink 任务使用rocksdb 做为状态后端，任务逻辑大概意思是： > > 来一条数据先判断该数据的key 是否再mapstat 中， 然后再将该key 写入mapstat中。 > > > > 产生问题是当数据跑一段时间后，判断是否存在线程cpu总是100%，堆栈如下： > > > > "process (6/18)#0" Id=80 RUNNABLE (in native) > > at org.rocksdb.RocksDB.get(Native Method) > > at org.rocksdb.RocksDB.get(RocksDB.java:2084) > > at > > > > > org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBMapState.contains(RocksDBMapState.java:173) > > at > > > > > org.apache.flink.runtime.state.UserFacingMapState.contains(UserFacingMapState.java:72) > > at > > > > > com.huanju.security.soc.internal.hs.bigdata.FileScanToTiDB$$anon$12.processElement(FileScanToTiDB.scala:156) > > at > > > > > com.huanju.security.soc.internal.hs.bigdata.FileScanToTiDB$$anon$12.processElement(FileScanToTiDB.scala:145) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.api.operators.KeyedProcessOperator.processElement(KeyedProcessOperator.java:83) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.OneInputStreamTask$StreamTaskNetworkOutput.emitRecord(OneInputStreamTask.java:233) > > at > > org.apache.flink.streaming.runtime.io > > > .AbstractStreamTaskNetworkInput.processElement(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:134) > > at > > org.apache.flink.streaming.runtime.io > > > .AbstractStreamTaskNetworkInput.emitNext(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:105) > > at > > org.apache.flink.streaming.runtime.io > > .StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:65) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:496) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask$$Lambda$624/715942770.runDefaultAction(Unknown > > Source) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:203) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:809) > > at > > > > > org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:761) > > at > > > org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task$$Lambda$773/520411616.run(Unknown > > Source) > > at > > > > > org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.runWithSystemExitMonitoring(Task.java:958) > > at > > org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.restoreAndInvoke(Task.java:937) > > at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:766) > > at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:575) > > at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) > > > > 但是看checkpoint数据，才100m左右 > > > > 请问大家 rocksdb 是出现什么性能瓶颈了呢？ 改怎么调优呢？ > > >
