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在使用 Flink 进行数据处理时，批量插入（batch insert）数据库是一种常见的优化策略，可以减少数据库压力，提高写入吞吐量。然而，近期在一个 Flink Job的升级过程 中，我们发现新的 job 老是无法实现数据插入到数据库中,  定位到设置 mariadbBatchSize = 100 时，数据并未插入数据库，而修改为 mariadbBatchSize = 1 后，数据却能立刻写入。为什么会这样呢? 又该如何优化批量写入策略？我们对此进行深入探讨。

问题描述

在 Flink 任务中，我们通过 JDBC Sink 将数据写入 MariaDB，并设置批量写入参数 mariadbBatchSize = 100。然而，在流量较小时，数据并未及时插入数据库，直到流量达到一定程度才触发插入。后来，我们将 mariadbBatchSize 改为 1，数据却能立即写入。

问题分析

1. Flink 批量写入的工作机制

Flink 在进行数据库写入时，通常会采用 批量缓冲 + 触发写入 的方式。其基本流程如下：

1. 数据缓冲：当 mariadbBatchSize = 100 时，Flink 会将数据缓存在内存中，直到达到 100 条数据才触发批量插入。

2. 触发条件：一般情况下，以下几种情况会触发数据库写入：

   • 数据量达到 batchSize（如 100 条数据）

   • 达到设定的超时时间（如果 Flink Sink 支持该特性）

   • 任务完成或取消时触发 flush

   • Flink Checkpoint 机制（如果开启了 exactly-once 语义）

3. 提交数据库：Flink 通过 JDBC 连接池执行 executeBatch()，将缓存的数据批量插入 MariaDB。

2. mariadbBatchSize = 100 导致数据未及时插入的原因

• 流量不足：当数据流量较小时，缓冲区的数据量达不到 100，导致 executeBatch() 不会被触发。

• 未设置超时机制：部分 JDBC Sink 并未实现超时机制，即即使数据迟迟未满 100 条，也不会自动触发批量插入。

• 无 Checkpoint 触发：Flink 可能在 Checkpoint 时才会进行 flush，如果 Checkpoint 频率较低，也可能导致数据长时间滞留在缓冲区。

3. mariadbBatchSize = 1 立即插入的原因

• 由于 mariadbBatchSize = 1，每来一条数据就会立即执行 executeBatch()，无需等待数据积累到 100 条，从而实现了即时写入。

• 但这样做的缺点是：每一条数据都会单独进行数据库插入，可能导致数据库负载过高，写入吞吐量下降。

解决方案与优化策略

为了解决该问题，我们需要在 降低写入延迟 和 提高数据库吞吐量 之间找到平衡点。以下是一些优化建议：

1. 降低 mariadbBatchSize，避免长时间不触发插入

将 mariadbBatchSize 适当降低，例如 10 或 20，可以在保证批量写入的同时，减少数据等待的时间。

2. 使用定时 flush 机制

如果 Flink 的 JDBC Sink 支持 flushInterval 机制，可以设定一个合理的时间间隔（如 5 秒），即使数据量未满 batchSize，也会定期写入数据库。

JdbcSink.sink("INSERT INTO my_table (field1, field2) VALUES (?, ?)",new JdbcStatementBuilder<MyType>() {@Overridepublic void accept(PreparedStatement ps, MyType value) throws SQLException {ps.setString(1, value.getField1());ps.setInt(2, value.getField2());}},JdbcExecutionOptions.builder().withBatchSize(100).withBatchIntervalMs(5000) // 设置定时触发间隔.build(),new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder().withUrl("jdbc:mariadb://localhost:3306/mydb").withDriverName("org.mariadb.jdbc.Driver").withUsername("user").withPassword("password").build()
)

3. 配合 Checkpoint 进行 flush

如果任务使用了 exactly-once 语义，可以在 Checkpoint 触发时 flush 数据，确保即使流量较低，数据也不会长期滞留。

JdbcExecutionOptions.builder().withBatchSize(100).withBatchIntervalMs(10000) // 每 10 秒 flush 一次.withMaxRetries(3) // 避免批量失败.build()

4. 优化数据库连接池

如果 batchSize 较小，单条写入的数据库连接开销较高，可以使用连接池优化，如 HikariCP：

new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder().withUrl("jdbc:mariadb://localhost:3306/mydb").withDriverName("org.mariadb.jdbc.Driver").withUsername("user").withPassword("password").withConnectionCheckTimeoutSeconds(30) // 避免连接过期.build()

5. 监控数据库写入情况

可以通过 Flink 的 metrics 监控批量插入的行为，确保数据写入是符合预期的。

env.getMetricGroup().counter("mariadb_insert_count");

最常见的方案：配合 Checkpoint 进行 flush
在开启 exactly-once 语义时，Flink 任务通常依赖 Checkpoint 来保证数据一致性，同时触发 flush，确保未满 batchSize 的数据也能及时写入数据库。这是 生产环境 中最常见的做法，尤其适用于数据一致性要求高的应用。

最好的方案（综合考虑）：定时 flush 机制 + Checkpoint 触发
单独依赖 Checkpoint 可能导致写入延迟过高，因此 结合定时 flush（如 5 秒）和 Checkpoint 触发 是最佳实践。这样可以确保：

1. 流量大时，batchSize 触发批量插入，提高吞吐量。
2. 流量小时，flushInterval 触发写入，避免数据长时间积压。
3. 支持 Checkpoint，保证 exactly-once 语义，避免数据丢失或重复写入。

优化数据库连接池 主要是为了减少数据库连接开销，适用于所有方案，但并不是解决 batchSize 触发问题的核心方法，而是性能优化的一个补充。

综述：

• 推荐组合：Checkpoint + 定时 flush
• 最常见方案：Checkpoint 触发 flush
• 优化连接池：作为辅助优化，提高数据库性能

结论

在 Flink 中使用 JDBC Sink 批量写入 MariaDB 时，需要权衡 mariadbBatchSize 的大小。如果 batchSize 过大且流量较低，可能导致数据长时间滞留，无法及时插入；如果 batchSize 过小，则可能降低数据库写入吞吐量。最佳实践是结合 定时 flush、Checkpoint 触发、优化连接池 等方式，实现高效稳定的数据写入。