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1.数据倾斜的原理和影响
1.1 原理
数据倾斜就是数据的分布严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。数据分布理论上都是倾斜的，符合“二八原理”：例如80%的财富集中在20%的人手中、80%的用户只使用20%的功能、20%的用户贡献了80%的访问量。 数据倾斜的现象，如下图所示。
数据倾斜
1.2 影响
（1）单点问题
数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。
（2）GC 频繁
过多的数据集中在某些 JVM（TaskManager），使得JVM 的内存资源短缺，导致频繁 GC。
（3）吞吐下降、延迟增大
数据单点和频繁 GC 导致吞吐下降、延迟增大。
（4）系统崩溃
严重情况下，过长的 GC 导致 TaskManager 失联，系统崩溃。
数据倾斜的影响
2.Flink 如何定位数据倾斜？
步骤1：定位反压
定位反压有2种方式：Flink Web UI 自带的反压监控（直接方式）、Flink Task Metrics（间接方式）。通过监控反压的信息，可以获取到数据处理瓶颈的 Subtask。
步骤2：确定数据倾斜
Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。当 Subtasks 之间处理的数据量有较大的差距，则该 Subtask 出现数据倾斜。如下图所示，红框内的 Subtask 出现数据热点。
Web UI 数据量监控
3.Flink 如何处理常见数据倾斜？
优化前
场景一：数据源 source 消费不均匀
解决思路：通过调整并发度，解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。例如kafka数据源，可以调整 KafkaSource 的并发度解决消费不均匀。调整并发度的原则：KafkaSource 并发度与 kafka 分区数是一样的，或者 kafka 分区数是KafkaSource 并发度的整数倍。
场景二：key 分布不均匀的无统计场景
说明：key 分布不均匀的无统计场景，例如上游数据分布不均匀，使用keyBy来打散数据。
解决思路： 通过添加随机前缀，打散 key 的分布，使得数据不会集中在几个 Subtask。
优化后
具体措施：
① 在原来分区 key/uid 的基础上，加上随机的前缀或者后缀。
② 使用数据到达的顺序seq，作为分区的key。
场景三：key 分布不均匀的统计场景
解决思路：聚合统计前，先进行预聚合，例如两阶段聚合（加盐局部聚合+去盐全局聚合）。
优化后
两阶段聚合的具体措施：
① 预聚合：加盐局部聚合，在原来的 key 上加随机的前缀或者后缀。
② 聚合：去盐全局聚合，删除预聚合添加的前缀或者后缀，然后进行聚合统计。