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1. 配置入口：DataStream vs Table API

1.1 DataStream API：用 Configuration 创建 env

frompyflink.commonimportConfigurationfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment config=Configuration()config.set_integer("python.fn-execution.bundle.size",1000)config.set_integer("python.fn-execution.arrow.batch.size",1000)env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment(config)

特点：

• 更推荐用于混用 DataStream + Table 的场景（官方也强调：混用时优先用 DataStream API 的方式配置依赖/参数，覆盖面更完整）

1.2 Table API：t_env.get_config().set 或 EnvironmentSettings.with_configuration

frompyflink.tableimportTableEnvironment,EnvironmentSettings t_env=TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.in_streaming_mode())t_env.get_config().set("python.fn-execution.bundle.size","1000")

或：

frompyflink.commonimportConfigurationfrompyflink.tableimportTableEnvironment,EnvironmentSettings config=Configuration()config.set_string("python.fn-execution.bundle.size","1000")env_settings=EnvironmentSettings.new_instance()\.in_streaming_mode()\.with_configuration(config)\.build()t_env=TableEnvironment.create(env_settings)

2. 你最该关注的 8 个配置项（调优优先级从高到低）

下面是 PyFlink 里“最常用、最有效、最容易踩坑”的配置项组合。

2.1 bundle.size / bundle.time：吞吐 vs 延迟的总开关

• python.fn-execution.bundle.size（默认 1000）

  • 越大：吞吐更高（函数调用次数更少），但占用更多内存、延迟更高

• python.fn-execution.bundle.time（默认 1000ms）

  • 越小：尾延迟更低（更快 flush），但吞吐可能下降

经验建议：

• 偏吞吐（批处理/离线）：bundle.size 2000~10000，bundle.time 1000~5000ms
• 偏低延迟（实时）：bundle.size 200~1000，bundle.time 50~300ms

2.2 arrow.batch.size：Pandas/Arrow 向量化的核心旋钮

• python.fn-execution.arrow.batch.size（默认 1000）
• 文档明确：arrow.batch.size 不应超过 bundle.size，否则会被 bundle.size “压住”。

经验建议：

• 你用了 Pandas UDF/向量化：arrow.batch.size 512/1000/2048 逐级试
• 你没用 Pandas：这个影响不大，保持默认即可

2.3 python.execution-mode：PROCESS vs THREAD（性能与兼容性）

• python.execution-mode：process（默认） /thread

• THREAD 目的是减少进程间通信与序列化开销，但：

  • 会受 GIL 影响
  • 很多场景会自动回退到 process
  • Table API 中：Python UDAF / Pandas UDF&UDAF 等不支持 THREAD（你前面贴过支持矩阵）

经验建议：

• 追求“稳”：先 process
• 明确知道自己只是用基础 Map/FlatMap/Filter（DataStream）或普通 Python UDF（Table），再试 thread
• 线上一定要通过日志/metrics确认是否回退

2.4 python.fn-execution.memory.managed：Python Worker 用哪块内存

• python.fn-execution.memory.managed（默认 true）

  • true：Python worker 使用 task slot 的managed memory 预算
  • false：走 task off-heap，需要你配置taskmanager.memory.task.off-heap.size

经验建议：

• 没特殊理由，保持 true
• 你遇到 Python worker 内存被挤爆或 OOM，才考虑配合 slot 资源与 off-heap 做更细粒度隔离

2.5 python.operator-chaining.enabled：算子链（性能常用大招）

• 默认 true：非 shuffle 的 Python 算子会链起来，减少序列化/反序列化
• 关闭 chaining：通常用于某个算子输出爆炸（flat_map）导致链路不均衡，或需要不同并行度/slot group

经验建议：

• 默认开

• 出现：

  • 某个 flat_map 产出极多、导致下游算子背压异常
  • 或者你想让某段逻辑独立扩容
    再考虑关 chaining 或用start_new_chain/disable_chaining

2.6 python.metric.enabled：指标开关（极端性能场景用）

• 默认 true
• 关掉可以减轻一些开销（通常不是第一优先级）

经验建议：

• 正常保持 true
• 你在极限压测、且 Python 指标采集确实成为瓶颈时再关

2.7 python.profile.enabled：Python worker profiling

• 默认 false
• 打开后会周期性输出 profiling 结果到 TaskManager 日志，周期受 bundle.size/time 影响

经验建议：

• 调优/排障期打开
• 生产长期打开要谨慎（日志量 + 一定开销）

2.8 python.systemenv.enabled：是否加载系统环境变量

• 默认 true
• 你需要更“干净”的 worker 环境（避免系统 env 干扰）时可关

3. 依赖类配置：python.files / python.archives / python.requirements / python.executable

这 4 个经常一起用，作用完全不同：

• python.files：把.py/.zip/.whl/目录加到 worker 的 PYTHONPATH（常用于你自己的代码包）
• python.archives：上传并解压归档（zip/tar），常用于模型文件/数据文件/虚拟环境
• python.requirements：requirements.txt（可加离线 wheel 缓存目录），worker 侧 pip install
• python.executable：指定 worker 使用哪个 Python（支持指向 archive 内的解释器路径）
• python.client.executable：客户端（提交端）用于解析 Python UDF 的解释器

线上强烈建议的组合：

• 业务代码：python.files
• 第三方包：python.requirements + cached_dir（离线部署时尤其重要）
• venv/模型：python.archives
• worker python：python.executable 指向 venv 的 python

4. 三套“可直接抄”的配置模板

4.1 实时低延迟（更快 flush、较小批）

适合：在线计算、延迟敏感、单条处理快

frompyflink.commonimportConfigurationfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment config=Configuration()config.set_string("python.execution-mode","process")config.set_integer("python.fn-execution.bundle.size",300)config.set_integer("python.fn-execution.bundle.time",100)# msconfig.set_integer("python.fn-execution.arrow.batch.size",300)# <= bundle.sizeconfig.set_boolean("python.operator-chaining.enabled",True)env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment(config)

4.2 高吞吐批处理（更大 bundle/批）

适合：离线、吞吐优先、可接受更高延迟

frompyflink.commonimportConfigurationfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment config=Configuration()config.set_string("python.execution-mode","process")config.set_integer("python.fn-execution.bundle.size",5000)config.set_integer("python.fn-execution.bundle.time",2000)config.set_integer("python.fn-execution.arrow.batch.size",2048)config.set_boolean("python.fn-execution.memory.managed",True)env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment(config)

4.3 THREAD 模式尝鲜（只推荐在“确定支持”的作业）

适合：DataStream 里基础算子为主、UDF 逻辑不重、瓶颈在进程通信

frompyflink.commonimportConfigurationfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment config=Configuration()config.set_string("python.execution-mode","thread")config.set_integer("python.fn-execution.bundle.size",1000)config.set_integer("python.fn-execution.bundle.time",500)env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment(config)

注意：如果你用到了 THREAD 不支持的点，最终会回退到 process（务必验证）。

5. 一个很实用的调参顺序（不走弯路）

1. 先确保类型信息/序列化没坑（DataStream 的 output_type、Table 的 changelog sink 能接住）
2. 调bundle.size（吞吐） +bundle.time（延迟）
3. 如果用 Pandas/Arrow：再调arrow.batch.size
4. 确认内存是否稳定：必要时考虑 managed/off-heap 预算
5. 最后再考虑thread、metric.enabled、chaining 等“更偏工程化”的选项