日志服务数据加工的使用限制_日志服务(SLS)-阿里云帮助中心

本文介绍日志服务数据加工的使用限制。

任务配置

限制项	说明
任务数	1个Project中最多可创建100个数据加工任务。重要数据加工任务处于停止或者运行完成状态时，依然会占用配额，建议及时清理停止或者运行完成状态、并且确认不再使用的数据加工任务，减少配额占用。更多信息，请参见管理数据加工任务。如您有更大的使用需求，请提工单申请。
源数据Logstore消费组依赖	1个数据加工任务运行依赖源数据Logstore的一个消费组实例。加工任务在运行中，不能针对该任务依赖的消费组实例执行删除和重置消费点位的操作，否则任务将重新从其配置的起始时间开始消费数据，可能会导致结果数据出现重复。重要为了优化数据加工的运行效率，任务的Shard消费进度会定时更新至其依赖的消费组实例，所以该消费组实例的GetCheckPoint接口结果不能反映最新的加工进度。准确的加工进度数据请参考数据加工仪表盘中的Shard消费延迟模块。更多信息，请参见加工原理、术语表和消费组接口。
源数据Logstore消费组数目	1个Logstore中最多可创建30个消费组，即1个源数据Logstore最多可创建30个数据加工任务。更多信息，请参见基础资源。超出此限制时，加工任务启动后无法正常运行，任务通过其运行日志输出具体错误信息，详情请参考错误日志查看方式。重要数据加工任务处于停止或者运行完成状态时，日志服务并不会主动删除其依赖的消费组实例，建议及时清理处于停止或运行完成状态、并且确认不再使用的数据加工任务，减少无效消费组实例。更多信息，请参见管理数据加工任务。
任务时间范围修改	运行中的任务修改了时间范围后，将根据新指定的起始时间点开始运行，并处理新时间范围内的所有数据。如果需要扩展时间范围：建议保留现有任务，新增任务补全需要扩展的时间范围。如果需要缩小时间范围：已经写到目标的数据将不会被删除，所以建议必要时清除已经写到目标的数据，再修改任务，以防数据重复。
输出目标数	在1个数据加工任务中配置独立静态输出目标数限制为20个。在加工代码中使用1个静态输出目标配置，动态指定Project和Logstore输出数限制为200个。超出此限制时，写入到新增目标的数据将被丢弃。

加工处理

限制项	说明
快速预览	数据加工快速预览功能用于调试数据加工代码，使用有以下限制：不支持连接到外部资源（RDS/OSS/SLS等），可通过自定义输入测试维表数据。单次请求测试原始数据和维表各自均不超过 1 MB 数据，超出时该请求返回错误。单次请求最多返回前100条加工结果。数据加工高级预览功能无此限制。
运行时并发度	数据加工任务使用源数据Logstore的读写Shard数目作为任务的最大运行时并发度。更多信息，请参见加工原理。 Logstore的Shard使用限制请参考基础资源，Logstore的分裂Shard操作请参考管理Shard。重要数据加工任务运行并发度不足不会触发源数据Logstore的自动分裂Shard功能，需要手动分裂源数据Logstore的Shard，才能提高加工任务的运行并发度。自动分裂Shard操作请参考管理Shard。分裂源数据Logstore的Shard提升任务的最大运行时并发度，只对分裂Shard操作以后新写入的数据有效。在分裂Shard操作之前已写入的数据，其最大运行时并发度由数据写入时的源数据Logstore读写Shard数目决定。
并发单元数据负载	数据加工任务单个并发单元的数据负载，由其所运行的源数据Logstore Shard中存储数据量所决定。如果写入源数据Logstore的数据在其Shard间分布不均衡，会使得数据加工任务运行时出现热点并发单元，导致部分Shard处理延迟。如果源数据通过Key路由Shard模式（KeyHash）写入，建议合理分配Key与Shard，尽可能减少数据分布不均衡。
内存使用	数据加工任务单个并发单元的内存使用限制为6 GB，超过此限制时任务运行性能将变慢，导致处理延迟。内存使用超限制的引起原因是单次拉取的LogGroup数量过大，需要修改高级参数`system.process.batch_size`来调整内存使用。重要高级参数`system.process.batch_size`的默认值（最大值）是1000，可以调整为1000以内的正整数。
CPU使用	数据加工任务单个并发单元的CPU使用限制为100%，可以根据上文扩展并发度上限实现更高的CPU要求。
维表数据量	维表数据条目数限制为两百万，数据内存使用限制为2 GB。数据量超过该限制时，将做截断处理，使用限制内的数据内容。涉及函数包括res_rds_mysql、res_log_logstore_pull和res_oss_file等。重要单个任务中如果包含多个维表，将共享此限制。建议尽量精简维表数据。

结果数据写入

限制项

说明

目标Logstore写入

将处理结果写入目标Logstore时，需要满足Logstore的数据写入限制，具体请参考基础资源和数据读写。

如果在使用e_output、e_coutput函数时，指定hash_key_field或者hash_key参数且通过Key路由Shard模式（KeyHash）写入数据至目标Logstore，建议合理分配Key与Shard，尽可能减少数据分布不均衡。

此限制可通过数据加工任务日志进行定位，参考错误日志查看方式。

重要

数据加工在遇到目标Logstore写入限制错误时会执行无限重试，以保证数据完整，但是加工任务进度会因此受影响，导致负责当前源Shard的负载处理延迟。

跨地域传输

通过公网Endpoint完成跨地域数据传输时，由于公网网络质量无法保证，加工结果写入目标Logstore可能会出现网络错误，导致数据加工任务处理延迟。日志服务Endpoint请参考服务入口。

建议为目标Project开启传输加速服务，并在数据加工中配置其传输加速Endpoint以提高网络传输稳定性。更多信息，请参见管理传输加速。