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数据管道

该分类下的文章、提问与讨论帖。

question 突发 30 倍流量下 Kafka→批量写 MySQL 的背压与吞吐权衡:瓶颈该压在哪一层
背景 我负责一条订单事件分发链路:Kafka 3.6(3 broker,topic "order-event" 64 分区,峰值 12000 msg/s,日均约 3000 万条),消费组 16 实例(每实例 4 分区),下游是 MySQL
question Kafka 分区级保序批量写 MySQL:batch size 与 worker 并发度的联合最优解怎么找
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
question JDBC 批量写入 batch size 加到多少吞吐开始不涨反跌?如何量化定位临界点
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
question 高并发下 JDBC 游标读大结果集:fetchSize 与连接持有时间的量化取舍
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
question Flink keyBy 热 key 导致单 subtask RocksDB 写入 QPS 是均值的 30 倍,不改业务逻辑如何量化并缓解倾斜?
【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
question Flink RocksDB 状态后端 compaction 风暴导致周期性 backpressure:如何量化并压制 L0 堆积对吞吐的冲击?
【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(
question Flink 下游 MySQL 批量写入 P99 间歇飙到 2s:CPU 和连接池均未打满,如何区分是锁竞争、binlog 刷盘还是网络抖动?
【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