Apache Flink提供了多种方式来实时监控数据的运行状态和性能指标。以下是一些常见的监控方法：
Flink Metrics
- Metric Types：Flink支持四种监控指标：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）和Meter（计量器）。这些指标可以帮助监控CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件等相关信息。
- 集成方式：
- MetricReport Flink Metrics：通过在
conf/flink-conf.yaml中配置reporters，将指标暴露给外部系统。这种方式是主动将数据push给外界。
- RestAPI：提供Rest接口，被动接收外部系统调用，返回集群、组件、作业、Task、算子的状态。这种方式需要外界拉取任务数据。
使用Pushgateway模式
- Flink内置了很多指标信息，如CPU、JVM、吞吐量、CheckPoint等。如果需要自定义指标上报，需要了解Flink Metrics的操作语法。
Flink CDC
- 应用场景：Flink CDC（Change Data Capture）基于数据库的日志CDC技术，能够高效实现海量数据的实时集成。通过实时监视数据库或数据流中发生的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进一步处理和分析。
监控工具和平台
- Kubernetes Dashboard：可以查看Kubernetes集群的状态和资源使用情况，包括Flink on Kubernetes中的Flink任务状态和资源使用情况。
- Prometheus 和 Grafana：Prometheus用于收集和存储系统指标，Grafana用于展示这些指标。通过在Flink on Kubernetes中安装Prometheus和Grafana，可以实时监控Flink任务的状态和资源使用情况，并进行可视化展示。
- Flink的REST API：提供REST接口，用于查询Flink任务的状态和运行情况。
- Flink的Web UI：提供Web界面，用于查看Flink任务的状态和运行情况。
实践案例
- eBay的监控平台Sherlock.IO：每天处理上百亿条日志、事件和指标，通过构建Flink Streaming job实时处理系统，监控团队能够及时将日志和事件的处理结果反馈给用户。
通过上述方法，可以实现对Flink作业和集群的实时监控，确保系统的稳定性和性能。
