1、背景

本文讨论的都是基于Flink On K8s场景下，该场景下存在几个特点，一是存在线上业务系统资源复用，二是调度节点存在"随机性"，对现有的Flink Metrics采集及使用姿势提出了新的要求：

Flink任务自动扩缩容，智能诊断场景依赖Metrics指标进行加工分析处理，现有Prometheus存储方案不再适合。
既有的指标采集需要先落本地，再由nodeexporter或lancer导出到目标存储，强依赖于Local环境，线上业务系统资源环境差异较大，扩容等维护成本较高，资源隔离性不够好。
期望在Flink On K8s场景下，Flink Metrics指标采集，能够不依赖于基础环境，对扩缩容友好，，支持指标采集及分析数据存储统一，降低指标维护使用成本，对Flink Metrics指标采集方案进行调研

2、主动方式 MetricReport

2.1、PrometheusPushGatewayReporter方式（prometheus + pushgateway + grafana）

2.1.1、 原理架构图如下

image2022-3-17_16-47-57.png

2.1.2、 配置方式
将flink-metrics-prometheus-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下
修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性
Example configuration:
metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter
metrics.reporter.promgateway.host: localhost
metrics.reporter.promgateway.port: 9091
metrics.reporter.promgateway.jobName: myJob
metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true
metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false
metrics.reporter.promgateway.groupingKey: k1=v1;k2=v2
metrics.reporter.promgateway.interval: 60 SECONDS

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2.2、PrometheusReporter方式（prometheus + grafana）

2.2.1、原理架构图如下

image2022-3-17_20-4-53.png

2.2.2、配置方式

将flink-metrics-prometheus-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下
修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性
Example configuration:
metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
metrics.reporter.prom.port: 9250-9260

2.3、InfluxdbReporter方式

2.3..1、原理架构图如下

image2022-3-17_20-7-12.png

2.3.2、配置方式

将flink-metrics-influxdb-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下
修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性
Example configuration:
metrics.reporter.influxdb.factory.class: org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporterFactory
metrics.reporter.influxdb.scheme: http
metrics.reporter.influxdb.host: localhost
metrics.reporter.influxdb.port: 8086
metrics.reporter.influxdb.db: flink
metrics.reporter.influxdb.username: flink-metrics
metrics.reporter.influxdb.password: qwerty
metrics.reporter.influxdb.retentionPolicy: one_hour
metrics.reporter.influxdb.consistency: ANY
metrics.reporter.influxdb.connectTimeout: 60000
metrics.reporter.influxdb.writeTimeout: 60000
metrics.reporter.influxdb.interval: 60 SECONDS

image.png

2.4、JMXReporter方式

2.4.1、原理架构图如下

image2022-3-17_20-23-3.png

2.4.2、配置方式

将flink-metrics-jmx-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下
修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性
Example configuration:
metrics.reporter.jmx.factory.class: org.apache.flink.metrics.jmx.JMXReporterFactory
metrics.reporter.jmx.port: 9250-9260

2.5、Slf4jReporter方式

2.5.1、配置方式

将flink-metrics-slf4j-1.14.3.jar 包放入到flink安装目录/lib下
修改flink-conf.yaml配置文件，设置属性
Example configuration:
metrics.reporter.slf4j.factory.class: org.apache.flink.metrics.slf4j.Slf4jReporterFactory
metrics.reporter.slf4j.interval: 60 SECONDS

2.6、其它方式

GraphiteReporter、StatsDReporter、DatadogHttpReporter

3、自定义指标采集方式

3.1、自定义KafkaReporter

指标采集到Kafka后，将全量指标实时写入ClickHouse.

image2022-3-18_17-27-21.png

指标采集到Kafka后，将全量指标实时写入ClickHouse同时满足监控大盘需求及指标数据长期存储和二次加工分析，该方式优势指标数据源统一，任务大盘及告警

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3.2、业界实践参考

• Apache Flink 在斗鱼的应用与实践：

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• Flink 运维体系在贝壳的实践：https://www.6aiq.com/article/1639778890438
  
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