Métricas do Flink - Managed Service for Prometheus - Managed Service for Prometheus: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Tipos de métricas e faturamento

O faturamento do Managed Service for Prometheus baseia-se no volume de dados gravados ou na quantidade de pontos de dados enviados. As métricas dividem-se em duas categorias:

Métricas básicas — A coleta de métricas básicas do Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink é gratuita quando elas são enviadas ou gravadas no Managed Service for Prometheus. Esse benefício não se aplica a outros serviços Flink, como instalações autogerenciadas.
Métricas personalizadas — Qualquer métrica que não seja básica é considerada personalizada. A cobrança de métricas personalizadas vigora desde 6 de janeiro de 2020. A coluna Type de cada tabela neste tópico indica a categoria da métrica. As métricas básicas concentram-se nas seções de recursos do sistema e JVM do JobManager e TaskManager. As métricas das demais seções são personalizadas; portanto, dados de integridade do job, latência, throughput, checkpoint, estado, janela e conector CDC são cobrados ao serem enviados. Nas duas seções de JVM, as oito métricas do coletor de lixo G1 são personalizadas, mesmo estando adjacentes a métricas básicas.

Como interpretar as tabelas de métricas

Todas as tabelas de métricas deste tópico utilizam as mesmas cinco colunas:

Metric — Nome da métrica conforme enviado ao Managed Service for Prometheus.
Description — O que a métrica mede.
Details — Como interpretar o valor ou o que verificar quando o valor parecer anormal.
Unit — Unidade de medida do valor da métrica. Os valores utilizados neste tópico são Count, Count/s, Bytes, Bytes/s, ms e ns.
Type — Categoria da métrica: Basic ou Custom. O valor N/A em uma célula significa que este tópico não fornece um valor para ela. Na coluna Unit, N/A indica que nenhuma unidade está documentada para a métrica.

Alguns nomes de métricas contêm um segmento variável substituído durante o envio, de modo que o nome na tabela não corresponde literalmente ao nome da série temporal. state_name representa o nome do estado ao qual a métrica se aplica, e cdcns_schema_table representa o namespace CDC, o nome do schema e o nome da tabela monitorada. Substitua esses segmentos pelos valores reais antes de usar o nome da métrica em uma consulta ou regra de alerta.

Integridade do job

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_job_numRestarts`	Quantidade de reinícios do job causados por erros	Total de reinícios provocados por erros no job. Failovers do JobManager não são contabilizados.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_uptime`	Tempo de execução do job	N/A	ms	Custom
`flink_jobmanager_numRunningJobs`	Quantidade de jobs em execução	N/A	N/A	Custom
`flink_jobmanager_taskSlotsAvailable`	Quantidade de task slots disponíveis	N/A	N/A	Custom
`flink_jobmanager_taskSlotsTotal`	Total de task slots	N/A	N/A	Custom
`flink_jobmanager_numRegisteredTaskManagers`	Quantidade de TaskManagers registrados	N/A	N/A	Custom

Latência

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_currentEmitEventTimeLag`	Atraso de tempo de evento dos registros emitidos pelo operador	Um valor elevado indica possível latência no job durante a extração ou o processamento de dados.	ms	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_currentFetchEventTimeLag`	Atraso de tempo de evento dos registros extraídos pelo operador	Um valor elevado sugere que o job pode estar enfrentando latência ao extrair dados.	ms	Custom
`flink_taskmanager_job_task_currentInputWatermark`	Timestamp da watermark mais recente recebida por cada task	Indica a latência dos dados recebidos pela task.	N/A	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_watermarkLag`	Atraso da watermark do operador	Reflete a latência do job no nível de subtask.	ms	Custom

Throughput

Throughput de registros

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_numRecordsIn`	Total de registros recebidos pela task	Caso o valor numRecordsIn de uma task não aumente por um longo período, o upstream pode ter descartado os dados sem repassá-los. Nesse cenário, verifique os dados de origem.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numRecordsOut`	Total de registros produzidos pela task	Se o valor numRecordsOut permanecer estagnado por muito tempo, um erro lógico no código do job pode ter causado a perda de dados. Revise a lógica do código.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsIn`	Total de registros recebidos pelo operador	Quando o numRecordsIn de um operador não cresce por um período prolongado, é provável que o upstream tenha descartado os dados. Analise a fonte de dados.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsOut`	Total de registros produzidos pelo operador	A ausência de crescimento no numRecordsOut por muito tempo pode indicar falha lógica no código do job que impediu o repasse dos dados. Verifique a lógica implementada.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_source_numRecordsIn`	Registros de entrada exclusivos do operador source	Inspecione a entrada de dados do upstream.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_sink_numRecordsOut`	Total de registros enviados pelo sink	Valide a saída de dados no downstream.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numRecordsInPerSecond`	Registros recebidos pela task por segundo	Adequado para cenários que exigem monitoramento da velocidade de processamento da task. Permite verificar se a velocidade atinge o nível esperado e como o desempenho varia sob diferentes cargas de entrada.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numRecordsOutPerSecond`	Registros produzidos pela task por segundo	Ideal para acompanhar a velocidade de saída da task. Útil para confirmar se a taxa de produção atende às expectativas e observar mudanças de desempenho sob distintas cargas de saída.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsInPerSecond`	Registros recebidos pelo operador por segundo	Projetado para monitorar a velocidade de processamento de um operador específico. Ajuda a validar se o ritmo de processamento está conforme o esperado e a analisar o comportamento sob diferentes volumes de entrada.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsOutPerSecond`	Registros produzidos pelo operador por segundo	Recomendado quando é necessário medir a velocidade de saída de um operador. Facilita a verificação do atendimento aos níveis esperados e a análise de desempenho sob variadas cargas de saída.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_source_numRecordsInPerSecond`	Registros inseridos por segundo pelo source	Utilizado para compreender a taxa de geração de cada fonte de dados e medir a quantidade de registros gerados por segundo. Como fontes diferentes em um fluxo de dados podem gerar volumes distintos, essa métrica auxilia no ajuste fino do fluxo para melhor desempenho. Também serve para monitoramento e alertas. Um valor igual a 0 pode significar descarte de dados pelo upstream. Verifique se há bloqueio na saída devido à falta de consumo dos dados de origem.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_sink_numRecordsOutPerSecond`	Registros enviados por segundo pelo sink	Aplicável a situações onde se precisa entender a velocidade de saída de cada sink e medir o volume de registros por segundo. Diferentes sinks em um fluxo podem apresentar taxas variadas, tornando esta métrica essencial para otimização do desempenho. Também usada em monitoramento e alertas. Valor zero pode apontar erro lógico no código do job que filtrou todos os dados. Revise a lógica do código nesse caso.	Count/s	Custom

Throughput de bytes

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesIn`	Total de bytes recebidos pelo operador	Consulte o throughput de entrada do upstream para observar o tráfego do job.	Bytes	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesOut`	Total de bytes produzidos pelo operador	Consulte o throughput de saída do downstream para observar o tráfego do job.	Bytes	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesInPerSecond`	Bytes recebidos pelo operador por segundo	N/A	Bytes/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesOutPerSecond`	Bytes produzidos pelo operador por segundo	Consulte o throughput de saída do downstream para observar o tráfego do job.	Bytes/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numBytesInLocalPerSecond`	Bytes lidos pela task por segundo a partir de fontes locais	Verifique a taxa de entrada do upstream para observar o tráfego do job.	Bytes/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numBytesInRemotePerSecond`	Bytes lidos pela task por segundo a partir de fontes remotas	N/A	Bytes/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numBytesOutPerSecond`	Bytes produzidos pela task por segundo	N/A	Bytes/s	Custom

Buffers de rede

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_numBuffersInLocalPerSecond`	Buffers de dados locais consumidos por segundo	Um valor alto indica comunicação local frequente entre tasks, ou seja, troca de dados no mesmo nó.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numBuffersInRemotePerSecond`	Buffers recebidos por segundo de TaskManagers remotos	Reflete a frequência de comunicação entre TaskManagers distintos.	Count/s	Custom
`flink_taskmanager_job_task_numBuffersOutPerSecond`	Buffers enviados por segundo para outras tasks	Indica a pressão de saída das tasks e o uso da largura de banda de rede.	Count/s	Custom

Source e sink

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_pendingRecords`	Registros ainda não lidos na source	Quantidade de registros no sistema externo que a source ainda não extraiu.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_sourceIdleTime`	Tempo em que a source não processou dados	Indica se a source está ociosa. Um valor elevado sinaliza baixa taxa de geração de dados no sistema externo.	ms	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_currentSendTime`	Tempo gasto para enviar o registro mais recente	N/A	ms	Custom

Checkpoints

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_job_totalNumberOfCheckpoints`	Total de checkpoints	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_numberOfFailedCheckpoints`	Checkpoints com falha	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_numberOfCompletedCheckpoints`	Checkpoints concluídos	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_numberOfInProgressCheckpoints`	Checkpoints em andamento	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_lastCheckpointDuration`	Duração do checkpoint mais recente	Se um checkpoint demorar excessivamente ou atingir timeout, as causas podem incluir estado muito grande, problema transitório de rede, barreiras desalinhadas ou backpressure de dados.	ms	Custom
`flink_jobmanager_job_lastCheckpointSize`	Tamanho do checkpoint mais recente	Tamanho do último checkpoint efetivamente enviado. Use esta métrica para analisar o desempenho quando o processo de checkpoint for um gargalo.	Bytes	Custom

Estado

As métricas de estado reportam a latência máxima de uma única operação de estado, agrupada por tipo de estado, e o tamanho dos dados de estado armazenados pelo GeminiDB. No nome de uma métrica de latência de estado, substitua state_name pelo nome do estado que deseja monitorar. Cada métrica de latência reflete o desempenho da operação de estado identificada em seu nome; portanto, a coluna Details apresenta N/A para essas métricas.

Geral

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_stateClearLatency`	Latência máxima de uma única operação de limpeza de estado	N/A	ns	Custom

Value state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_valueStateGetLatency`	Latência máxima de um único acesso ao value state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_valueStateUpdateLatency`	Latência máxima de uma única atualização do value state	N/A	ns	Custom

Aggregating state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateGetLatency`	Latência máxima de um único acesso ao aggregating state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateAddLatency`	Latência máxima de uma única operação de adição no aggregating state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateMergeNamespacesLatency`	Latência máxima de uma única operação de merge-namespaces no aggregating state	N/A	ns	Custom

Reducing state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateGetLatency`	Latência máxima de um único acesso ao reducing state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateAddLatency`	Latência máxima de uma única operação de adição no reducing state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateMergeNamespacesLatency`	Latência máxima de uma única operação de merge-namespaces no reducing state	N/A	ns	Custom

Map state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateGetLatency`	Latência máxima de um único acesso ao map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStatePutLatency`	Latência máxima de uma única operação put no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStatePutAllLatency`	Latência máxima de uma única operação put all no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateRemoveLatency`	Latência máxima de uma única operação remove no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateContainsLatency`	Latência máxima de uma única operação contains no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateEntriesInitLatency`	Latência máxima de uma única operação entries init no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateKeysInitLatency`	Latência máxima de uma única operação keys init no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateValuesInitLatency`	Latência máxima de uma única operação values init no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorInitLatency`	Latência máxima de uma única operação iterator init no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIsEmptyLatency`	Latência máxima de uma única verificação de vazio no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorHasNextLatency`	Latência máxima de uma única operação iterator hasNext no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorNextLatency`	Latência máxima de uma única operação iterator next no map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorRemoveLatency`	Latência máxima de uma única operação iterator remove no map state	N/A	ns	Custom

List state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateGetLatency`	Latência máxima de um único acesso ao list state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateAddLatency`	Latência máxima de uma única operação add no list state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateAddAllLatency`	Latência máxima de uma única operação add all no list state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateUpdateLatency`	Latência máxima de uma única atualização do list state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateMergeNamespacesLatency`	Latência máxima de uma única operação merge-namespaces no list state	N/A	ns	Custom

Sorted map state

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_sortedMapStateFirstEntryLatency`	Latência máxima de um único acesso à primeira entrada de um sorted map state	N/A	ns	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_sortedMapStateLastEntryLatency`	Latência máxima de um único acesso à última entrada de um sorted map state	N/A	ns	Custom

Armazenamento de estado do GeminiDB

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_geminiDB_total_size`	Tamanho dos dados de estado	Ao monitorar esta métrica, é possível identificar nós onde gargalos de estado podem ocorrer, seja imediatamente ou preventivamente, além de verificar se o TTL está surtindo efeito.	Bytes	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_geminiDB_total_filesize`	Tamanho dos arquivos de dados de estado	Esta métrica permite verificar quanto espaço em disco local o estado ocupa, possibilitando ações preventivas quando o uso estiver alto e ajudando a determinar se a insuficiência de espaço em disco local decorre de dados de estado excessivamente grandes.	Bytes	Custom

Métricas de janela

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_numLateRecordsDropped`	Total de registros descartados devido à latência da janela	N/A	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_lateRecordsDroppedRate`	Taxa de descarte de registros devido à latência da janela	N/A	N/A	Custom

Métricas do conector CDC

As métricas do conector de captura de alteração de dados (CDC) rastreiam a fase de snapshot, na qual os dados completos são processados, e a fase de log binário (binlog), dedicada ao processamento de dados incrementais. As tabelas a seguir agrupam essas métricas conforme a fase atual do job, o progresso da fase de snapshot, o volume de dados lido e as instruções DML e DDL processadas na fase incremental.

No nome da métrica, substitua cdcns_schema_table pelo namespace CDC, nome do schema e nome da tabela que deseja monitorar. Métricas cujos nomes contêm esse segmento reportam valores para uma única tabela. Já as métricas que omitem esse segmento reportam valores para todo o job.

Indicadores de fase

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_isSnapshotting`	Se o job está na fase de processamento de dados completos	Determine se o job ainda se encontra na fase de snapshot.	N/A	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_isBinlogReading`	Se o job está na fase de processamento de dados incrementais	Verifique se o job já entrou na fase de binlog.	N/A	Custom

Progresso do snapshot

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numTablesRemaining`	Tabelas pendentes de processamento na fase de snapshot	Visualize a quantidade de tabelas aguardando processamento.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numTablesSnapshotted`	Tabelas com snapshot concluído	Acompanhe o número de tabelas já processadas.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numSnapshotSplitsProcessed`	Shards processados na fase de snapshot para todo o job	Observe o total de shards processados em todas as tabelas.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_cdcns_schema_table_numSnapshotSplitsProcessed`	Shards processados na fase de snapshot para uma única tabela	Consulte a quantidade de shards processados da tabela especificada.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numSnapshotSplitsRemaining`	Shards pendentes na fase de snapshot para todo o job	Veja quantos shards ainda não foram processados em todas as tabelas.	Count	Custom
`flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_cdcns_schema_table_numSnapshotSplitsRemaining`	Shards pendentes na fase de snapshot para uma única tabela	Verifique os shards restantes da tabela especificada.	Count	Custom

Volume de dados

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_currentReadTimestampMs`	Timestamp do registro de dados mais recente lido	Consulte o timestamp dos dados de binlog mais recentes.	ms	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numSnapshotRecords`	Registros processados na fase de snapshot	Meça o volume de dados processado durante a fase de snapshot.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numRecordsIn`	Registros lidos para cada tabela	Avalie o volume total de dados processado por tabela.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numSnapshotRecords`	Registros processados para cada tabela na fase de snapshot	Analise o volume de dados processado por tabela durante o snapshot.	Count	Custom

DML e DDL da fase incremental

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numInsertDMLRecords`	Instruções INSERT DML processadas por tabela na fase incremental	Monitore o volume de instruções INSERT por tabela.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numUpdateDMLRecords`	Instruções UPDATE DML processadas por tabela na fase incremental	Acompanhe o volume de instruções UPDATE por tabela.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numDeleteDMLRecords`	Instruções DELETE DML processadas por tabela na fase incremental	Verifique o volume de instruções DELETE por tabela.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numDDLRecords`	Instruções DDL processadas por tabela na fase incremental	Analise o volume de instruções DDL por tabela.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numInsertDMLRecords`	Instruções INSERT DML processadas na fase incremental	Observe o volume global de instruções INSERT.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numUpdateDMLRecords`	Instruções UPDATE DML processadas na fase incremental	Consulte o volume global de instruções UPDATE.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numDeleteDMLRecords`	Instruções DELETE DML processadas na fase incremental	Examine o volume global de instruções DELETE.	Count	Custom
`flink_taskmanager_job_task_operator_numDDLRecords`	Instruções DDL processadas na fase incremental	Avalie o volume global de instruções DDL.	Count	Custom

Recursos do sistema e JVM do JobManager

CPU

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load`	Carga de uma única CPU do JobManager	Se este valor permanecer acima de 100% por um longo período, a CPU está ocupada e a carga elevada. Isso pode comprometer o desempenho do sistema, causando travamentos ou tempos de resposta excessivamente longos.	N/A	Basic
`flink_jobmanager_Status_ProcessTree_CPU_Usage`	Utilização de CPU de um único núcleo do JobManager	Este valor reflete quanto tempo de CPU o Flink consome. O valor é 100% quando 1 núcleo de CPU é totalmente utilizado e 400% quando 4 núcleos estão em uso pleno. Se permanecer acima de 100% por muito tempo, a CPU está extremamente ocupada. Caso a carga esteja alta mas a utilização baixa, operações frequentes de leitura e gravação podem ter deixado muitos processos em estado de espera ininterrupta.	N/A	Basic

Memória

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Used`	Memória heap do JobManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Committed`	Memória heap alocada pelo JobManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max`	Memória heap máxima do JobManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used`	Memória non-heap do JobManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Committed`	Memória non-heap alocada pelo JobManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Max`	Memória non-heap máxima do JobManager	N/A	Bytes	Basic

Threads

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_Status_JVM_Threads_Count`	Quantidade de threads do JobManager	Um número excessivo de threads no JobManager consome memória desnecessária e reduz a estabilidade do job.	Count	Basic

Coleta de lixo

As métricas do coletor de lixo G1 na tabela abaixo são métricas personalizadas. As demais métricas de coleta de lixo do JobManager são básicas.

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Count`	Quantidade de GCs do JobManager	GCs excessivos consomem muita memória e prejudicam o desempenho do job. Esta métrica auxilia no diagnóstico e na resolução de falhas no nível do job.	Count	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Count`	GCs da geração jovem do JobManager (coletor G1)	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Count`	GCs da geração antiga do JobManager (coletor G1)	N/A	Count	Custom
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Time`	Tempo de GC da geração jovem do JobManager (coletor G1)	N/A	ms	Custom
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Time`	Tempo de GC da geração antiga do JobManager (coletor G1)	N/A	ms	Custom
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Count`	Coletas realizadas pelo coletor CMS do JobManager	N/A	Count	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Time`	Duração de cada GC do JobManager	GCs prolongados ocupam memória excessiva e impactam o desempenho. Use esta métrica para diagnosticar e solucionar falhas no nível do job.	ms	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Time`	Tempo consumido pelas coletas do coletor CMS do JobManager	N/A	ms	Basic

Carregamento de classes

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_jobmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesLoaded`	Total de classes carregadas após a criação da JVM que hospeda o JobManager	Se o total de classes carregadas após a criação da JVM do JobManager for muito alto, haverá consumo excessivo de memória e impacto no desempenho do job.	N/A	Basic
`flink_jobmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesUnloaded`	Total de classes descarregadas após a criação da JVM que hospeda o JobManager	Um número elevado de classes descarregadas após a criação da JVM do JobManager pode indicar uso excessivo de memória e afetar o desempenho do job.	N/A	Basic

Recursos do sistema e JVM do TaskManager

CPU

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_Status_JVM_CPU_Load`	Carga de uma única CPU do TaskManager	Soma dos processos que a CPU está executando com os processos aguardando CPU durante um período, representando o nível de ocupação da CPU. A ocupação depende do número de núcleos. No Flink, o valor de carga da CPU é calculado como `CPU Usage / Number of CPU cores`. Se `flink_taskmanager_Status_JVM_CPU_Load` exceder o valor de carga da CPU, o processamento pode estar bloqueado.	N/A	Basic
`flink_taskmanager_Status_ProcessTree_CPU_Usage`	Utilização de CPU de um único núcleo do TaskManager	Reflete a parcela de tempo de CPU ocupada pelo Flink. Corresponde a 100% quando 1 núcleo é plenamente utilizado e a 400% quando 4 núcleos estão em uso total. Valores persistentemente acima de 100% indicam CPU extremamente ocupada. Se a carga for alta mas a utilização baixa, operações intensivas de leitura e escrita podem ter colocado muitos processos em estado de espera ininterrupta.	N/A	Basic

Memória

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Used`	Memória heap do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Committed`	Memória heap alocada do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max`	Memória heap máxima do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used`	Memória non-heap do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Committed`	Memória non-heap alocada do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Max`	Memória non-heap máxima do TaskManager	N/A	Bytes	Basic
`flink_taskmanager_Status_ProcessTree_Memory_RSS`	Memória de todo o processo obtida via Linux	Acompanhe as alterações na memória do processo.	Bytes	Basic

Threads

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_Status_JVM_Threads_Count`	Quantidade de threads do TaskManager	Threads em excesso no TaskManager consomem memória desnecessariamente e reduzem a estabilidade do job.	Count	Basic

Coleta de lixo

As métricas do coletor de lixo G1 na tabela a seguir são métricas personalizadas. As demais métricas de coleta de lixo do TaskManager são básicas.

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Count`	Quantidade de GCs do TaskManager	GCs excessivos ocupam muita memória e afetam o desempenho do job. Esta métrica ajuda a diagnosticar e resolver falhas no nível da task.	Count	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Count`	GCs da geração jovem do TaskManager (coletor G1)	N/A	Count	Custom
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Count`	GCs da geração antiga do TaskManager (coletor G1)	N/A	Count	Custom
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Time`	Tempo de GC da geração jovem do TaskManager (coletor G1)	N/A	ms	Custom
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Time`	Tempo de GC da geração antiga do TaskManager (coletor G1)	N/A	ms	Custom
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Count`	Coletas realizadas pelo coletor CMS do TaskManager	N/A	Count	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Time`	Duração de cada GC do TaskManager	GCs longos consomem memória excessiva e prejudicam o desempenho. Utilize esta métrica para diagnosticar e corrigir falhas no nível da task.	ms	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Time`	Tempo consumido pelas coletas do coletor CMS do TaskManager	N/A	ms	Basic

Carregamento de classes

Metric	Description	Details	Unit	Type
`flink_taskmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesLoaded`	Total de classes carregadas após a criação da JVM que hospeda o TaskManager	Se o total de classes carregadas após a criação da JVM do TaskManager for muito alto, haverá consumo excessivo de memória e impacto no desempenho do job.	N/A	Basic
`flink_taskmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesUnloaded`	Total de classes descarregadas após a criação da JVM que hospeda o TaskManager	Um número elevado de classes descarregadas após a criação da JVM do TaskManager pode indicar uso excessivo de memória e afetar o desempenho do job.	N/A	Basic

Rótulos comuns de métricas

As métricas do Flink geralmente incluem os rótulos listados abaixo. Utilize-os para filtrar e agregar dados de métricas por projeto, deployment ou job.

Label	Description
`vvpNamespace`	Namespace do projeto.
`deploymentName`	Nome do deployment.
`deploymentId`	ID do deployment.
`jobId`	ID do job.

Referências

Os tópicos a seguir abordam conjuntos de métricas relacionados e opções de gerenciamento de métricas.

Para visualizar as métricas do Application Monitoring no ARMS, consulte Application Monitoring metrics.

Configure discarded metrics