【收藏】100个Flink高频面试题系列（四）

大数据研习社 2022-06-14

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1、说说Flink流批一体的特点？

参考答案：

所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。

无界数据是持续产生的数据，所以必须持续地处理无界数据流。

有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。

2、说说Flink的容错能力？

参考答案：

（1）集群级容错

集群管理器集成（Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes）

高可用性设置（HA模式基于ApacheZooKeeper）

（2）应用级容错（ Checkpoint）

一致性（其本身支持Exactly-Once 语义）

轻量级（检查点的执行异步和增量检查点）

3、flink海量数据如何高效去重？

参考答案：

（1）基于状态后端
（2）基于HyperLogLog：不是精准的去重
（3）基于布隆过滤器（BloomFilter）
快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。
（4）基于BitMap
用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此可以大大节省存储空间。
（5）基于外部数据库
选择使用Redis或者HBase存储数据，我们只需要设计好存储的Key即可，不需要关心Flink任务重启造成的状态丢失问题。

4、Flink 任务出现很高的延迟，你会如何入手解决类似问题？

参考答案：

（1）在 Flink 的后台任务管理中，可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压；

（2）资源调优和算子调优：资源调优即对作业中的 Operator 并发数（Parallelism）、CPU（Core）、堆内存（Heap_memory）等参数进行调优；

（3）作业参数调优：并行度的设置、State 的设置、Checkpoint 的设置。

5、举个实际 Flink 任务案例，这个 Flink 任务中有 Source、FlatMap、Sink 算子，如果 Source 算子有反压，那到底是哪个算子有性能问题呢？

参考答案：

上游算子在 web ui 显示有反压时，一般为下游算子存在性能问题。可以继续往下游排查，如果 FlatMap 也显示有反压，大概率是 Sink 算子存在性能问题；如果 FlatMap 没有显示有反压，大概率是 FlatMap 算子存在性能问题。

6、反压有哪些危害？

参考答案：

（1）任务处理性能出现瓶颈：以消费 Kafka 为例，大概率会出现消费 Kafka Lag。

（2）Checkpoint 时间长或者失败：因为某些反压会导致 barrier 需要花很长时间才能对齐，任务稳定性差。

（3）整个任务完全卡住。比如在 TUMBLE 窗口算子的任务中，反压后可能会导致下游算子的 input pool 和上游算子的 output pool 满了，这时候如果下游窗口的 watermark 一直对不齐，窗口触发不了计算的话，下游算子就永远无法触发窗口计算了。整个任务卡住。

7、经常碰到哪些问题会任务反压？

参考答案：

算子的 sub-task 需要处理的数据量 > 能够处理的数据量。一般会实际中会有以下两种问题会导致反压。

（1）数据倾斜：当前算子的每个 sub-task 只能处理 1w qps 的数据，而由于数据倾斜，这个算子的其中一些 sub-task 平均算下来 1s 需要处理 2w 条数据，但是实际只能处理 1w 条，从而反压。比如有时候 keyby 的 key 设置的不合理。

（2）算子性能问题：下游整个整个算子 sub-task 的处理性能差，输入是 1w qps，当前算子的 sub-task 算下来平均只能处理 1k qps，因此就有反压的情况。比如算子需要访问外部接口，访问外部接口耗时长。

8、说说Flink的waterMark机制？

参考答案：

Flink 中的watermark机制是用来处理乱序的，flink的时间必须是event time ，有一个简单的例子就是，假如窗口是5秒，watermark是2秒，那么总共就是7秒，这个时候什么时候会触发计算呢，假设数据初始时间是1000，那么等到6999的时候会触发5999窗口的计算，那么下一个就是13999的时候触发10999的窗口。其实这个就是watermark的机制，在多并行度中，例如在kafka中会所有的分区都达到才会触发窗口。

9、flinkTopN与离线的TopN的区别？

参考答案：

topn 无论是在离线还是在实时计算中都是比较常见的功能，不同于离线计算中的topn，实时数据是持续不断的，这样就给topn的计算带来很大的困难，因为要持续在内存中维持一个topn的数据结构，当有新数据来的时候，更新这个数据结构。

10、Flink 有数据丢失的可能吗？

参考答案：

Flink有三种数据消费语义：

（1）At Most Once 最多消费一次发生故障有可能丢失

（2）At Least Once 最少一次发生故障有可能重复

（3）Exactly-Once 精确一次如果产生故障，也能保证数据不丢失不重复。

flink 新版本已经不提供 At-Most-Once 语义。

11、flink的水位线，你了解吗，能简单介绍一下吗？

参考答案：

Flink 的watermark是一种延迟触发的机制。

一般watermark是和window结合来进行处理乱序数据的，Watermark最根本就是一个时间机制，例如我设置最大乱序时间为2s，窗口时间为5秒，那么就是当事件时间大于7s的时候会触发窗口。当然假如有数据分区的情况下，例如kafka中接入watermake的话，那么watermake是会流动的，取的是所有分区中最小的watermake进行流动，因为只有最小的能够保证，之前的数据都已经来到了，可以触发计算了。

12、Flink怎么维护Checkpoint？

参考答案：

默认情况下，如果设置了Checkpoint选项，Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint。当Flink程序失败时，可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。但是，如果我们希望保留多个Checkpoint，并能够根据实际需要选择其中一个进行恢复，这样会更加灵活。Flink支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中，添加如下配置指定最多需要保存Checkpoint的个数。

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