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数据管道
该分类下的文章、提问与讨论帖。
背景 我负责一条埋点事件流管道:Kafka 16 分区(单 broker 3C 部署),消费组 8 实例,每实例起 4 个 worker 线程,按 partition 分片(即每个 partition 固定绑 1 个 worker,分区内严
背景 我负责一条埋点落库链路:Kafka → 自研消费者 → JDBC 批量 INSERT 写 MySQL 8.0(InnoDB,binlog_format=ROW,sync_binlog=1,innodb_flush_log_at_trx
discussion
数据倾斜治理:「均匀化打散」和「热 key 隔离」到底谁先谁后?聊聊你的直觉与底线
背景 做数据工程 5 年,我几乎每个月都要和"倾斜"打交道:Flink 的 keyBy 热 key 让某个 subtask 的 RocksDB 写入 QPS 飙到均值的 30 倍、Kafka 消费组里某个分区被一条大商家消息拖到 5 分钟才
背景 我负责一条实时 ETL 管道的核心组件:从 MySQL 读 50~200 万行增量数据做转换后写回目标库。JDK 17 + HikariCP 5.1,maxSize=20。触发方式是定时任务 + Kafka 事件双驱动,高峰期并发读连
【背景】 我负责一条实时用户行为聚合管道:Kafka 24 分区 → Flink 1.17(keyBy(user_id) + 滑动窗口 1min + UDAF 多指标聚合)→ 结果写 Redis Cluster。Flink 配置 8 个 s
【背景】 我负责一条实时指标聚合管道:Kafka 12 分区 → Flink 1.17(keyBy(user_id) + TumblingWindow 5min + UDAF 多指标聚合)→ 结果写 Redis。状态后端用 RocksDB(
【背景】 我负责一条 Flink 实时数据管道:Kafka → Flink(窗口聚合)→ JDBC Sink 批量写入 MySQL 8.0(InnoDB,binlog_format=ROW,sync_binlog=1)。QPS 约 3000