A atualização dinâmica de parâmetros é um recurso experimental. Podem ocorrer interrupções de serviço durante o processo. Na maioria dos casos, a interrupção dura entre 5 segundos e 1 minuto, dependendo da topologia de implantação e do tamanho do estado.
As atualizações tradicionais de parâmetros exigem a reinicialização da implantação, o que causa interrupção de serviço, atrasos no retrocesso de dados e picos no consumo de recursos. O recurso de atualização dinâmica de parâmetros envia uma solicitação REST para uma implantação em execução, permitindo reutilizar o JobManager e os TaskManagers existentes e aplicar novos valores de parâmetros por meio de uma reinicialização local ou até mesmo sem reinicialização. Combinado com a pré-alocação de recursos e o carregamento preguiçoso de estado, esse mecanismo reduz a interrupção de serviço de minutos para segundos.
Parâmetros compatíveis e não compatíveis
A tabela a seguir lista quais parâmetros aceitam atualizações dinâmicas e quais exigem a reinicialização completa da implantação.
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Parâmetro |
Compatível com atualização dinâmica |
Observações |
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Parallelism |
Sim |
Não compatível no modo especialista (configuração refinada de recursos) |
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Checkpointing Interval |
Sim |
— |
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Checkpointing Timeout time |
Sim |
— |
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Min Interval Between Checkpoints |
Sim |
— |
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Todos os outros parâmetros |
Não |
Modifique na aba Configuration e reinicie a implantação |
Limitações
A atualização dinâmica de parâmetros aplica-se apenas a implantações em execução.
Somente nós cujo paralelismo não foi especificado explicitamente podem ser redimensionados dinamicamente. Nós com paralelismo fixo ficam excluídos do dimensionamento dinâmico devido a restrições específicas de cenário. Por exemplo, um operador global deve ter paralelismo igual a 1, e um nó source do Kafka não pode exceder o número de partições. Para permitir atualizações dinâmicas de paralelismo, não defina o paralelismo no nível do operador via
DataStream#setParallelismnem por meio da configuração do operador source ou sink.Requer Ververica Runtime (VVR) 8.0.1 ou posterior.
Pré-requisitos
Antes de começar, verifique se você tem:
Uma implantação em execução no Realtime Compute for Apache Flink
VVR 8.0.1 ou posterior
Aplicar uma atualização dinâmica de parâmetros
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Acesse a página Deployments.
Faça login no console do Realtime Compute for Apache Flink.
Localize o workspace a gerenciar e clique em Console na coluna Actions.
No painel de navegação à esquerda, escolha O&M > Deployments. Clique em nome da implantação a gerenciar.
Na aba Configuration, clique em Edit no canto superior direito da seção Resources ou Parameters.
Altere os valores dos parâmetros desejados e clique em Save.
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No canto superior direito, clique em Hot-update.
ImportanteO botão Hot-update aparece somente após a modificação de pelo menos um dos quatro parâmetros compatíveis. Caso você também tenha alterado parâmetros não compatíveis, essas alterações só entrarão em vigor após a reinicialização da implantação.
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Na caixa de diálogo de confirmação, revise as informações e clique em OK. Após o início da atualização, um ícone indicando a atualização dinâmica de parâmetros aparecerá na implantação.
A figura a seguir compara o tempo de interrupção de serviço entre a atualização dinâmica de parâmetros e uma atualização tradicional baseada em reinicialização.
Para dimensionar dinamicamente os TaskManagers, altere o valor de Parallelism . Para obter detalhes sobre como calcular o número necessário de TaskManagers, consulte Configurar recursos do job .
Próximos passos
Para atualizar parâmetros que não aceitam atualização dinâmica, modifique-os na aba Configuration e reinicie a implantação. Consulte Configurar implantações de jobs e Iniciar um job.
Use o recurso de ajuste automático para ajustar o paralelismo e as configurações de recursos. Consulte Ajuste automático de desempenho.
Utilize o diagnóstico inteligente de implantações para monitorar a integridade da implantação e diagnosticar erros. Consulte Executar diagnóstico inteligente de jobs.