修改性能参数 若干参数相关说明如下： “innodb_spin_wait_delay”和“query_alloc_block_size”依赖于实例的规格，设置过大时，可能会影响数据库的使用。 “max_connections”参数值设置较小，将影响数据库访问。 “innodb_buffer_pool_size”、“max_connections”和“back_log”参数依赖于实例的规格，实例规格不同对应其默认值也不同。因此，这些参数在用户未设置前显示为“default”。 “innodb_io_capacity_max”、“innodb_io_capacity”参数依赖于磁盘类型，用户未设置前显示为“default”。

联动参数 “character_set_server”：修改该参数的值， 系统会联动调整“collation_server”、“character_set_database”,和“collation_database”的取值。 其中，字符序“character_set_server”跟字符集“collation_server”存在对应关系，比如针对MySQL 5.7而言，“character_set_server”为“latin1”时，对应的“collation_server”默认值为“latin1_swedish_ci”，此时“collation_server”的取值区间为以“latin1”开头的字符序。 “innodb_io_capacity”：该参数的取值必须小于等于“innodb_io_capacity_max”的取值。 比如“innodb_io_capacity_max”为“2000”， 则“innodb_io_capacity”最大设置为“2000”。 “innodb_buffer_pool_size”： 该参数受“innodb_buffer_pool_chunk_size ”* “innodb_buffer_pool_instances”的影响，为两参数乘积的整数倍向上取值。 比如“innodb_buffer_pool_chunk_size”为“134217728”，“ innodb_buffer_pool_instances”为“1”，那“innodb_buffer_pool_size”必须大于等于“134217728”。

参数修改限制 “innodb_adaptive_hash_index”和“innodb_buffer_pool_size”参数同时修改时，“innodb_adaptive_hash_index”的值由“OFF”改为“ON”会失败。 “innodb_buffer_pool_size”参数值必须是“innodb_buffer_pool_instances”和“innodb_buffer_pool_chunk_size”参数值乘积的整数倍。 “innodb_buffer_pool_instances”参数值设置为“2”时，“innodb_buffer_pool_size”值必须大于等于1GB。 “max_prepared_stmt_count”：对于MySQL 8.0版本，如果内核版本低于8.0.18，参数取值上限为1048576，超过会修改失败。

其他参数 “max_prepared_stmt_count”：准备大量的语句会消耗服务器的内存资源，参数设置较小，会带来潜在的“拒绝服务”的风险，建议您根据业务情况，调整该参数的值。 如下参数的输入会根据内核规则对取值进行对应的调整。调整的规则如下所示： “key_cache_age_threshold”会自动调整为100的倍数。 “join_buffer_size”和“key_cache_block_size”会自动调整为128的倍数。 “query_cache_size”、“query_prealloc_size”、“innodb_log_buffer_size”和“max_allowed_packet ”、“thread_stack ”会自动调整为1024的倍数。 “read_buffer_size”、“read_rnd_buffer_size”、“binlog_cache_size ”、“binlog_stmt_cache_size ”会自动调整为4096的倍数。 “data_buffer_size”、“log_buffer_size”、“shared_pool_size”、“temp_buffer_size ”会自动调整为1048576的倍数。 “binlog_format”：默认设置为row，表示将binlog记录成每一行数据被修改的形式，包括修改前和修改后的数据。建议不要对该参数进行修改，否则可能影响您的正常使用。 “log_timestamps”：控制错误日志消息的时间戳时区，以及写入文件的一般查询日志消息和慢日志消息的时间戳时区。默认设置为系统时区，且无法修改。 “skip_name_resolve”：默认值为“ON”，表示跳过域名解析从白名单的IP中判断是否可以建立连接。 “innodb_strict_mode”：用于限制InnoDB的检查策略，默认值为“OFF”。 “binlog_rows_query_log_events”：该参数控制原始SQL是否记录到Binlog。开启时在特定大量数据更新等场景可能存在一定的性能劣化，修改该值应该考虑Otter等工具的兼容性。

修改敏感参数 若干参数相关说明如下： “lower_case_table_names” 云数据库默认值：“1”。 作用：该参数表示创建数据库及表时，表存储是否大小写敏感。默认值“1”，表示创建数据库及表时，默认小写，不区分大小写。 RDS for MySQL 8.0版本不支持修改该参数。 影响：修改该参数可能会导致主从复制异常，请谨慎修改。如果必须要修改，请根据以下场景设置数据库参数： 参数值从1变为0的设置顺序：先修改和重启只读库，后修改和重启主库。 参数值从0变为1的设置顺序：先修改和重启主库，在主库执行SELECT @@GLOBAL.GTID_EXECUTED。然后在只读库执行SELECT @@GLOBAL.GTID_EXECUTED，直到结果集合大于或者等于主库的SELECT @@GLOBAL.GTID_EXECUTED的结果集合，再修改和重启只读库。 “innodb_flush_log_at_trx_commit” 云数据库默认值：“1”。 作用：该参数控制提交操作在严格遵守ACID合规性和高性能之间的平衡。设置为默认值“1”，是为了保证完整的ACID，每次提交事务时，把事务日志从缓存区写到日志文件中，并刷新日志文件的数据到磁盘上；当设为“0”时，每秒把事务日志缓存区的数据写入日志文件，并刷新到磁盘；如果设为“2”，每次提交事务都会把事务日志从缓存区写入日志文件，每隔一秒左右会刷新到磁盘。 影响：参数设置为非默认值“1”时，降低了数据安全性，在系统崩溃的情况下，可能导致数据丢失。 POC建议值：“2”。 “sync_binlog” 云数据库默认值：“1”。 作用：该参数控制MySQL服务器将二进制日志同步到磁盘的频率。设置为默认值“1”，表示MySQL每次事务提交，binlog同步写入磁盘，是最安全的设置；设置为“0”时，表示MySQL不控制binlog的刷新，由文件系统自己控制其缓存的刷新。此时的性能最好，但风险最大，因为一旦断电或操作系统崩溃，在“binlog_cache”中的所有binlog信息都会被丢失。 影响：参数设置为非默认值“1”时，降低了数据安全性，在系统崩溃的情况下，可能导致binlog丢失。 POC建议值：“1000”。 “innodb_large_prefix” 云数据库默认值：“OFF”。 作用：InnoDB表允许单列索引的最大长度。 仅RDS for MySQL 5.6版本支持该参数。 影响：在DDL执行时修改该参数，有可能会导致主从复制异常，请谨慎修改。如果必须要修改，请根据以下场景设置数据库参数： 参数值从OFF变为ON的设置顺序：先修改只读库，后修改主库。 参数值从ON变为OFF的设置顺序：先修改主库，后修改只读库。 “innodb_buffer_pool_size” 云数据库默认值：“规格参数，不同实例规格默认值也不同”。 作用：该参数为Innodb缓冲池大小，用来缓存表和索引数据的内存区域，增加该值可减少磁盘I/O。 影响：过大的buffer pool可能导致系统崩溃，请谨慎修改。 POC建议值：32G及以上规格可将其调整至内存的70%~75%。

操作步骤 写数据服务端调优 参数入口： 进入HBase服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 影响实时写数据配置项 配置参数 描述 默认值 hbase.wal.hsync 控制HLog文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true，HDFS在把数据写入到硬盘后才返回；如果为false，HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。 把该值设置为false比true在写入性能上会更优。 true hbase.hfile.hsync 控制HFile文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true，HDFS在把数据写入到硬盘后才返回；如果为false，HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。 把该值设置为false比true在写入性能上会更优。 true GC_OPTS HBase利用内存完成读写操作。提高HBase内存可以有效提高HBase性能。GC_OPTS主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候，建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster：当HBase集群规模越大、Region数量越多时，可以适当调大HMaster的GC_OPTS参数。 RegionServer：RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，HeapSize可以相对设置大一些。 说明： 主HMaster的HeapSize为4G的时候，HBase集群可以支持100000 region数的规模。根据经验值，集群每增加35000个region，HeapSize增加2G，主HMaster的HeapSize不建议超过32GB。 HMaster -server -Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M Region Server -server -Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=1024M -XX:MaxNewSize=1024M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M hbase.regionserver.handler.count 表示在RegionServer上启动的RPC侦听器实例数。如果设置过高会导致激烈线程竞争，如果设置过小，请求将会在RegionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize HStoreFile的最大大小（单位：Byte）。如果任何一个列族HStoreFile超过此参数值，则托管Hregion将会一分为二。 10737418240 hbase.hregion.memstore.flush.size 在RegionServer中，当写操作内存中存在超过memstore.flush.size大小的memstore，则MemStoreFlusher就启动flush操作将该memstore以hfile的形式写入对应的store中。 如果RegionServer的内存充足，而且活跃Region数量也不是很多的时候，可以适当增大该值，可以减少compaction的次数，有助于提升系统性能。 同时，这种flush产生的时候，并不是紧急的flush，flush操作可能会有一定延迟，在延迟期间，写操作还可以进行，Memstore还会继续增大，最大值为“memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”。当超过最大值时，将会阻塞操作。适当增大“hbase.hregion.memstore.block.multiplier”可以减少阻塞，减少性能波动。单位：字节。 134217728 hbase.regionserver.global.memstore.size 更新被锁定以及强制冲洗发生之前一个RegionServer上支持的所有MemStore的大小。RegionServer中，负责flush操作的是MemStoreFlusher线程。该线程定期检查写操作内存，当写操作占用内存总量达到阈值，MemStoreFlusher将启动flush操作，按照从大到小的顺序，flush部分相对较大的memstore，直到所占用内存小于阈值。 阈值 = “hbase.regionserver.global.memstore.size” * “hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit” * “HBase_HEAPSIZE” 说明： 该配置与“hfile.block.cache.size”的和不能超过0.8，也就是写和读操作的内存不能超过HeapSize的80%，这样可以保证除读和写外其它操作的正常运行。 0.4 hbase.hstore.blockingStoreFiles 在region flush前首先判断file文件个数，是否大于hbase.hstore.blockingStoreFiles。 如果大于需要先compaction并且让flush延时90s（这个值可以通过hbase.hstore.blockingWaitTime进行配置），在延时过程中，将会继续写从而使得Memstore还会继续增大超过最大值 “memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”，导致写操作阻塞。当完成compaction后，可能就会产生大量写入。这样就导致性能激烈震荡。 增加hbase.hstore.blockingStoreFiles，可以减低BLOCK几率。 15 hbase.regionserver.thread.compaction.throttle 大于此参数值的压缩将被大线程池执行，单位：Byte。控制一次Minor Compaction时，进行compaction的文件总大小的阈值。Compaction时的文件总大小会影响这一次compaction的执行时间，如果太大，可能会阻塞其它的compaction或flush操作。 1610612736 hbase.hstore.compaction.min 每次执行minor compaction的HStoreFile的最小数量。当一个Store文件超过该值时，会进行compact，适当增大该值，可以减少文件被重复执行compaction。但是如果过大，会导致Store文件数过多而影响读取的性能。 6 hbase.hstore.compaction.max 每次执行minor compaction的HStoreFile的最大数量。与“hbase.hstore.compaction.max.size”的作用基本相同，主要是控制一次compaction操作的时间不要太长。 10 hbase.hstore.compaction.max.size 如果一个HFile文件的大小大于该值，那么在Minor Compaction操作中不会选择这个文件进行compaction操作，除非进行Major Compaction操作。 这个值可以防止较大的HFile参与compaction操作。在禁止Major Compaction后，一个Store中可能存在几个HFile，而不会合并成为一个HFile，这样不会对数据读取造成太大的性能影响。单位：字节。 9223372036854775807 hbase.hregion.majorcompaction 单个区域内所有HStoreFile文件主压缩的时间间隔，单位：毫秒。由于执行Major Compaction会占用较多的系统资源，如果正在处于系统繁忙时期，会影响系统的性能。 如果业务没有较多的更新、删除、回收过期数据空间时，可以把该值设置为0，以禁止Major Compaction。 如果必须要执行Major Compaction，以回收更多的空间，可以适当增加该值，同时配置参数“hbase.offpeak.end.hour”和“hbase.offpeak.start.hour”以控制Major Compaction发生在业务空闲的时期。单位：毫秒。 604800000 hbase.regionserver.maxlogs hbase.regionserver.hlog.blocksize 表示一个RegionServer上未进行Flush的Hlog的文件数量的阈值，如果大于该值，RegionServer会强制进行flush操作。 表示每个HLog文件的最大大小。如果HLog文件大小大于该值，就会滚动出一个新的HLog文件，旧的将被禁用并归档。 这两个参数共同决定了RegionServer中可以存在的未进行Flush的hlog数量。当这个数据量小于MemStore的总大小的时候，会出现由于HLog文件过多而触发的强制flush操作。这个时候可以适当调整这两个参数的大小，以避免出现这种强制flush的情况。单位：字节。 32 134217728 写数据客户端调优 写数据时，在场景允许的情况下，更适合使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。 NONE BLOCKSIZE 配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节 65536 IN_MEMORY 配置这个表的数据优先缓存在内存中，这样可以有效提升读取的性能。对于一些小表，而且需要频繁进行读取操作的，可以设置此配置项。 false

操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：某集群可启动10个Map任务，MapReduce作业共15个Map任务，那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务，集群还有剩余资源，在这种场景下，配置Slow Start参数值小于1，比如0.8，则Reduce就可以利用集群剩余资源。

操作步骤 配置JobManager内存。 JobManager负责任务的调度，以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，JobManager内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为JobManager设置一个合适的内存。 在使用yarn-session命令时，添加“-jm MEM”参数设置内存。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-yjm MEM”参数设置内存。 配置TaskManager个数。 每个TaskManager每个核同时能跑一个task，所以增加了TaskManager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加TaskManager的个数，以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys NUM”参数设置SLOT数。 配置TaskManager内存。 TaskManager的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加。 将在使用yarn-session命令时，添加“-tm MEM”参数设置内存。 将在使用yarn-cluster命令时，添加“-ytm MEM”参数设置内存。

注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题 当使用聚合函数count distinct完成去重计数时，处理值为空的情况会使Reduce产生很严重的数据倾斜，可以将空值单独处理，如果是计算count distinct，可以通过where字句将该值排除掉，并在最后的count distinct结果中加1。如果还有其他计算，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果合并。

操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，会让所有的节点都有任务处理，且处于繁忙状态，这样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 Reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 Map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认的TextFileInputFormat将根据block的个数来分配map数(一个block一个map)。通过如下配置参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) 如果maxSize设置大于blockSize，那么每个block就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 原则二：控制reduce阶段在一轮中完成。 避免以下两种场景： 大部分的reduce在第一轮运行完后，剩下唯一一个reduce继续运行。这种情况下，这个reduce的执行时间将极大影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或reduce的执行时间只有几秒钟，就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和进程启停上了，因此需要增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。 控制单个task处理时间的大小，可以通过如下配置来调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) 如果maxSize设置大于blockSize，那么每个block就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0

操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“ZLIB”压缩，适用于压缩比要求较高场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB"); xx为具体使用的Hive表名。

配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout.ms zkfc对NameNode健康状态检查的超时时间。增大该参数值，可以防止出现双Active NameNode，降低客户端应用运行异常的概率。 单位：毫秒。取值范围：30000~3600000 180000 ipc.client.connect.max.retries.on.timeouts 客户端与服务端建立Socket连接超时时，客户端的重试次数。 取值范围：1~256 45 ipc.client.connect.timeout 客户端与服务端建立socket连接的超时时间。增大该参数值，可以增加建立连接的超时时间。 单位：毫秒。取值范围：1~3600000 20000

操作步骤 参数入口：执行批量加载任务时，在BulkLoad命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时，只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper

问题排查步骤 登录ClickHouse客户端，需要排查是否存在异常的Merge。 select database, table, elapsed, progress, merge_type from system.merges; 业务上建议insert频率不要太快，不要小批量数据的插入，适当增大每次插入的时间间隔。 数据表分区分配不合理，导致产生太多的区分，需要重新划分分区。 如果没有触发Merge，或者Merge较慢，需要调整参数加快Merge。 加速Merge，需要调整如下参数，请参考加速Merge操作： 配置项 参考值 max_threads CPU核数*2 background_pool_size CPU核数 merge_max_block_size 8192的整数倍，根据CPU内存资源大小调整 cleanup_delay_period 适当小于默认值 30

操作步骤 优化GC。 调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。 开发Flink应用程序时，优化DataStream的数据分区或分组操作。 当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。 避免非并行度操作，有些对DataStream的操作会导致无法并行，例如WindowAll。 keyBy尽量不要使用String。