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AutoPilot引导：Flink作业自动调优实践指南

作为阿里巴巴高级技术专家，吕文龙（龙三）带我们深入探讨如何利用AutoPilot实现Flink作业的自动调优，解决开发和运维中的关键难题。

AutoPilot简介

解决的难题

AutoPilot旨在通过自动化、自适应的资源调优，降低Flink使用门槛并减少成本。

系统架构

AutoPilot属于Flink管控服务，主要包含异常检测和解决两个模块：

• 异常检测：通过实时订阅Flink事件信息，识别资源异常。
• 异常解决：动态更新作业资源配置，触发作业重启。

目前支持三大功能：

AutoPilot实操演示

配置说明

AutoPilot支持对单个作业独立配置，动态更新无需中断运行。

模式选择

• Disabled：无监控和调优。
• Active：启动监控，必要时自动调优。
• Monitoring：启动监控，需手动确认调优建议。

策略选择

AutoPilot提供五种策略：

冷却时间设置

Active或Monitoring模式需设置冷却时间（两次rescale间隔），避免重启影响判断。

自定义参数

可根据作业需求调整策略阈值和行为，适配特殊场景。

实操步骤

如何选择策略

一般场景

推荐默认参数（Cpu-based + Memory-utilization-based + Job-exception-based），简单易用。

高优先级作业

推荐Monitoring模式，定期手动Review，避免频繁重启影响业务。

特定源场景

推荐结合Source-delay-based和Slot-utilization-based策略，提升调优效果。

使用注意事项

总结

AutoPilot通过智能化资源调优，显著提升Flink作业性能和稳定性。合理配置策略和模式，结合业务需求，最大化AutoPilot价值，同时避免潜在风险。

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