对于开源Flink实时计算引擎的实时实例，可在Dataphin中查看运行分析。运行分析不仅可以支持对实时实例信息进行分析、刷新等操作，也可以展示失败次数、反压情况、各Sink的数据输出、Checkpoint失败次数等信息。
权限说明
查看项目的运行分析，需要具备项目空间权限。
查看Apache Flink Dashboard需要填写用户名和密码，支持超级管理员、系统管理员、任务负责人、项目运维负责人查看用户名密码提示信息。
运行分析入口
在Dataphin首页，单击顶部菜单栏的研发。默认进入数据开发页面。
按照以下操作指引，查看运行分析。
单击运维->选择项目（Dev-Prod 模式需要选择环境）->单击实时实例->单击
图标。
查看运行分析
在运行分析页面您可以查看各指标的运行情况。如下图所示：
功能 | 描述 |
①时间区域选择 |
|
②去Apache Flink Dashboard与刷新 |
|
③实时监控指标 | Flink SQL或Flink Datastream任务，可查看以下指标：overview、checkpoint、IO、watermark、cpu、memory、JVM。各指标详情，请参见实时监控指标说明。 |
④指标数据统计 | 您可查看各指标在当前时间段内的数据情况。 |
指标统计说明
若所选择的时间区间小于或等于6小时，可查看每分钟采集的所有数据点。
若所选择的时间区间大于6小时且小于等于24小时，可查看从整点开始的每5分钟所采集的数据点，每个数据点为该时间点前5分钟的记数。
若所选择的时间区间大于24小时，可查看从整点开始的每10分钟所采集的数据点，每个数据点为该时间点前10分钟的记数。
实时监控指标说明
overview
监控指标 | 描述 | 单位 |
失败次数 | 当前时间段内任务的失败次数。 | 次数 |
反压情况 | 当前时间段内该任务是否存在反压。当前任务生产数据的速率比下游任务消费数据的速率要快时，将产生反压。 | 毫秒（ms） |
各Sink的数据输出 | Sink输出的情况（TPS）。 | 毫秒（ms） |
Checkpoint失败次数 | 当前时间段内任务Checkpoint的失败次数。 | 次数 |
checkpoint
监控指标 | 细分类型 | 描述 | 单位 |
Checkpoint总数 （Num of Checkpoints） | Checkpoint总数 （totalNumberOfCheckpoints） | 当前时间段内任务Checkpoint总数。 | 个 |
失败的Checkpoint总数 （numberOfFailedCheckpoints） | 当前时间段内任务失败的Checkpoint数量。 | 个 | |
已完成的Checkpoint总数 （numberOfCompletedCheckpoints） | 当前时间段内任务已完成的Checkpoint数量。 | 个 | |
正在进行的Checkpoint总数 （numberOfInProgressCheckpoints） | 当前时间段内任务正在进行的Checkpoint数量。 | 个 | |
最近Checkpoint持续时间（lastCheckpointDuration） | 最近一个Checkpoint的持续时间 （lastCheckpointDuration） | 任务最近一个Checkpoint的持续时间。 如果Checkpoint耗时过长或者超时，可能由于状态过大、临时网络原因、Barrier未对齐或者数据存在反压等原因造成。 | 毫秒（ms） |
最近Checkpoint大小 （lastCheckpointSize） | 最近一个Checkpoint的大小 （lastCheckpointSize） | 任务最近一次实际上传的Checkpoint大小，可以在Checkpoint有瓶颈时协助分析Checkpoint性能。 | 字节（Byte） |
IO
监控指标 | 含义 | 监控指标 | 描述 | 单位 |
每秒输入字节总数。 （numBytesIn PerSecond） | 可查看上游流速的输入情况，协助您观察作业流量表现。 | 每秒本地读取数据的字节数 （numBytesInLocal PerSecond） | 每秒本地读取数据的字节数。 | 字节（Byte） |
每秒远端读取数据的字节数 （numBytesInRemote PerSecond） | 每秒远端读取数据的字节数。 | 字节（Byte） | ||
每秒本地读取网络缓冲区数据的字节数 （numBuffersIn Local PerSecond） | 每秒本地读取网络缓冲区数据的字节数。 | 字节（Byte） | ||
每秒远端读取网络缓冲区的数据的字节数 （numBuffersIn Remote PerSecond） | 每秒远端读取网络缓冲区的数据的字节数。 | 字节（Byte） | ||
每秒输出字节总数。 （numBytesOut PerSecond） | 可查看上游吞吐输出情况，协助您观察作业流量表现。 | 每秒输出字节数 （numBytesOut PerSecond） | 每秒输出字节数。 | 字节（Byte） |
每秒输出网络缓冲区的数据的字节数 （numBuffersOut PerSecond） | 每秒输出网络缓冲区的数据的字节数。 | 字节（Byte） | ||
每个Subtask每秒收到和输出的总数据量。 （Task numRecords I/O PerSecond） | 可根据该指标判断作业是否存在I/O瓶颈并且通过速率判断严重程度。 | 每秒接收的记录数 （numRecordsIn PerSecond） | 每秒接收的记录数。 | 个 |
每秒发出的记录数 （numRecordsOut PerSecond） | 每秒发出的记录数。 | 个 | ||
每个Subtask收到和输出的总数据量。 （Task numRecords I/O） | 可根据该指标判断作业是否存在I/O瓶颈。 | 接收的记录总数 （numRecordsIn） | 接收的记录总数。 | 个 |
发出的记录总数 （numRecordsOut） | 发出的记录总数。 | 个 |
watermark
监控指标 | 描述 | 单位 |
每个任务收到最近一个Watermark的时间 （Task InputWatermark） | 每个任务收到最近一个Watermark的时间，说明TM收到数据的延时情况。 | 毫秒（ms） |
cpu
监控指标 | 描述 | 单位 |
单个JM CPU使用率 （JM CPU Load） | 单个JM CPU使用率。如果该值长期大于100%，说明CPU很繁忙，负载很高。这可能会影响系统性能，导致系统卡顿、响应时间过长等问题。 | 个 |
单个TM CPU使用率 （TM CPU Load） | 单个TM CPU使用率。该值反映Flink对CPU时间片的占用情况，1个Core的CPU用满为100%，4个Core用满为400%。如果该值长期大于100%则说明CPU很繁忙。如果负载很高，但CPU使用率却比较低，可能因为频繁的读写操作导致不可中断睡眠状态的进程过多。 | 个 |
memory
监控指标 | 细分类型 | 描述 | 单位 |
JM 堆内存 （JM Heap Memory） | JM 堆内存已使用量 （JM Heap Memory Used） | JM 堆内存已使用量。 | 字节（Byte） |
JM 堆内存已申请量 （JM Heap Memory Committed） | JM 堆内存已申请量。 | 字节（Byte） | |
JM 堆内存最大可用量 （JM Heap Memory Max） | JM 堆内存最大可用量。 | 字节（Byte） | |
JM的非堆内存 （JM NonHeap Memory） | JM 堆外内存已使用量 （JM NonHeap Memory Used） | JM 堆外内存已使用量。 | 字节（Byte） |
JM 堆外内存已申请量 （JM NonHeap Memory Committed） | JM 堆外内存已申请量。 | 字节（Byte） | |
JM 堆外内存最大可用量 （JM NonHeap Memory Max） | JM 堆外内存最大可用量。 | 字节（Byte） | |
TM 堆内存 （TM Heap Memory） | TM 堆内存已使用量 （TM Heap Memory Used） | TM 堆内存已使用量。 | 字节（Byte） |
TM 堆内存已申请量 （TM Heap Memory Committed） | TM 堆内存已申请量。 | 字节（Byte） | |
TM 堆内存最大可用量 （TM Heap Memory Max） | TM 堆内存最大可用量。 | 字节（Byte） | |
TM 堆外内存 （TM NonHeap Memory） | TM 堆外内存已使用量 （TM NonHeap Memory Used） | TM 堆外内存已使用量。 | 字节（Byte） |
TM 堆外内存已申请量 （TM NonHeap Memory Committed） | TM 堆外内存已申请量。 | 字节（Byte） | |
TM 堆外内存最大可用量 （TM NonHeap Memory Max） | TM 堆外内存最大可用量。 | 字节（Byte） |
JVM
监控指标 | 描述 | 单位 |
JM活跃线程总数 （JM Threads） | JM活跃线程总数。JM线程数过多时，会导致占用过大的内存空间，从而降低作业稳定性。 | 个 |
TM活跃线程总数 （TM Threads） | TM活跃线程总数（按 TM 聚合，多个 TM 多条线）。 | 个 |
JM年轻代垃圾回收器运行时间 （JM GC Time） | JM年轻代垃圾回收器运行时间。长时间GC会导致占用过大内存空间，从而影响作业性能。该指标协助您进行作业诊断，排查作业级别的故障原因。 | 毫秒（ms） |
TM年轻代垃圾回收器运行时间 （TM GC Time） | TM年轻代垃圾回收器运行时间。长时间GC会导致占用过大内存空间，从而影响作业性能。该指标协助您进行作业诊断，排查作业级别的故障原因。 | 毫秒（ms） |
JM年轻代垃圾回收器运行次数 （JM GC Count） | JM年轻代垃圾回收器运行次数。GC次数过多会导致占用过大内存空间，从而影响作业性能。该指标协助您进行作业诊断，排查作业级别的故障原因。 | 个 |
TM年轻代垃圾回收器运行次数 （TM GC Count） | TM年轻代垃圾回收器运行次数。GC次数过多会导致占用过大内存空间，从而影响作业性能。该指标协助您进行作业诊断，排查作业Task级别的故障原因。 | 个 |
TM自JVM启动以来已加载的类总数 （TM ClassLoader） | TM自JVM启动以来已加载的类总数。JM所在的JVM创建后加载类的总数或卸载类的总数过大，会导致占用过大内存空间，从而影响作业性能。 | 个 |
JM自JVM启动以来已加载的类总数 （JM ClassLoader） | JM自JVM启动以来已加载的类总数。JM所在的JVM创建后，加载类的总数或卸载类的总数过大，会导致占用过大的内存空间，从而影响作业性能。 | 个 |