Apache flink 如何使用Prometheus metrics监测Grafana中的Flink背压

Flink Web UI有一个出色的背压部分。但我看不到普罗米修斯记者（Prometheus reporter）给出的任何指标，这些指标可以用与Grafana仪表板相同的方式检测背压

---

有没有办法在Flink Web UI之外获得相同的指标？使用此处描述的指标。或者甚至使用普罗米修斯刮板刮取web api？

Flink仪表板上显示的背压监控没有使用metrics系统，因此MetricsReporter无法提供这些值。但您可以通过at访问此信息

虽然这种背压检测机制很有用，但它也有其局限性。它通过调用Thread.getStackTrace来工作，这很昂贵，一些操作符（如AsyncFunction）在未被采样的线程中执行关键活动

调查背压的另一种方法是在flink-conf.yaml中设置此配置选项

taskmanager.network.detailed-metrics: true

---

然后，您可以查看测量入站/出站网络队列长度的指标。

Hi。谢谢你的回答。您能提供一些关于入站/出站网络队列长度的更多信息吗？假设这是inputQueueLength，则说明为“排队输入缓冲区的数量”。这不是很清楚，是内部缓冲区中等待使用者的事件计数吗？这个队列长度有多大也有上限吗？换句话说，虽然我知道0内部缓冲区长度意味着没有背压，但我如何知道它是高还是低。除了没有输入缓冲区的源和没有输出缓冲区的汇，您可以查看输入和输出队列。一个缓冲区中有多少事件取决于，因为缓冲区已满或缓冲区超时时发送，但通常一个缓冲区中会有多个事件。网络缓冲区的可用内存量是可配置的，所需内存量随所涉及的并行性而变化。您可能需要进行实验，并观察maxQueueLength等指标。而且你可能会从flink用户邮件列表中得到更具洞察力的建议。

taskmanager.network.detailed-metrics: true