-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;">上面的是针对于作业延迟的判断方法，另外像类似于作业反压的情况，在 Flink 的 UI 也会有展示，具体怎么去分析和处理这种问题在 9.1 节中有详细讲解。
根据这些监控信息不仅可以做到提前预警，做好资源的扩容（比如增加容器的数量／内存／CPU／并行度／Slot 个数），也还可以找出作业配置的资源是否有浪费。通常来说一个作业的上线可能是会经过资源的预估，然后才会去申请这个作业要配置多少资源，比如算子要使用多少并行度，最后上线后可以通过完整的运行监控信息查看该作业配置的并行度是否有过多或者配置的内存比较大。比如出现下面这些情况的时候可能就是资源出现浪费了：
•作业消费从未发生过延迟，即使在数据流量高峰的时候，也未发生过消费延迟•作业运行所在的 TaskManager 堆内存使用率异常的低•作业运行所在的 TaskManager 的 GC 时间和次数非常规律，没有出现异常的现象，如下图所示。
在 Flink Metrics Reporter 上传的指标中大概有下面这些：
taskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Input_Buffers_outPoolUsagetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Input_Buffers_outputQueueLengthtaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_Buffers_inPoolUsagetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_Buffers_inputExclusiveBuffersUsagetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_Buffers_inputFloatingBuffersUsagetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_Buffers_inputQueueLengthtaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBuffersInLocaltaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBuffersInLocalPerSecondtaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBuffersInRemotetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBuffersInRemotePerSecondtaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBytesInLocaltaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBytesInLocalPerSecondtaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBytesInRemotetaskmanager_job_task_Shuffle_Netty_Output_numBytesInRemotePerSecondtaskmanager_job_task_buffers_inPoolUsagetaskmanager_job_task_buffers_inputExclusiveBuffersUsagetaskmanager_job_task_buffers_inputFloatingBuffersUsagetaskmanager_job_task_buffers_inputQueueLengthtaskmanager_job_task_buffers_outPoolUsagetaskmanager_job_task_buffers_outputQueueLengthtaskmanager_job_task_checkpointAlignmentTimetaskmanager_job_task_currentInputWatermarktaskmanager_job_task_numBuffersInLocaltaskmanager_job_task_numBuffersInLocalPerSecondtaskmanager_job_task_numBuffersInRemotetaskmanager_job_task_numBuffersInRemotePerSecondtaskmanager_job_task_numBuffersOuttaskmanager_job_task_numBuffersOutPerSecondtaskmanager_job_task_numBytesIntaskmanager_job_task_numBytesInLocaltaskmanager_job_task_numBytesInLocalPerSecondtaskmanager_job_task_numBytesInPerSecondtaskmanager_job_task_numBytesInRemotetaskmanager_job_task_numBytesInRemotePerSecondtaskmanager_job_task_numBytesOuttaskmanager_job_task_numBytesOutPerSecondtaskmanager_job_task_numRecordsIntaskmanager_job_task_numRecordsInPerSecondtaskmanager_job_task_numRecordsOuttaskmanager_job_task_numRecordsOutPerSecondtaskmanager_job_task_operator_currentInputWatermarktaskmanager_job_task_operator_currentOutputWatermarktaskmanager_job_task_operator_numLateRecordsDroppedtaskmanager_job_task_operator_numRecordsIntaskmanager_job_task_operator_numRecordsInPerSecondtaskmanager_job_task_operator_numRecordsOuttaskmanager_job_task_operator_numRecordsOutPerSecond
最关心的性能指标
上面已经提及到 Flink 的 JobManager、TaskManager 和运行的 Flink Job 的监控以及常用的监控信息，这些指标有的是可以直接在 Flink 的 UI 上观察到的，另外 Flink 提供了 Metrics Reporter 进行上报存储到监控系统中去，然后通过可视化的图表进行展示，在 8.2 节中将教大家如何构建一个完整的监控系统。那么有了这么多监控指标，其实哪些是比较重要的呢，比如说这些指标出现异常的时候可以发出告警及时进行通知，这样可以做到预警作用，另外还可以根据这些信息进行作业资源的评估。下面列举一些笔者觉得比较重要的指标：
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