Flink 在有赞的实践和应用

Flink 在有赞的实践和应用
作者: 沈磊
作者:沈磊简介:今天主要分享的内容是 Flink 在有赞的实践和应用。内容包括:Flink 支持的业务场景有风控,埋点的实时任务,支付,算法实时特征处理,BI 的实时看板,以及实时监控等等。目前的实时任务规模有 500+。
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Flink 在有赞的实践和应用

沈磊

作者:沈磊简介:今天主要分享的内容是 Flink 在有赞的实践和应用。内容包括:Flink 支持的业务场景有风控,埋点的实时任务,支付,算法实时特征处理,BI 的实时看板,以及实时监控等等。目前的实时任务规模有 500+。

作者:沈磊

简介:今天主要分享的内容是 Flink 在有赞的实践和应用。内容包括:

  1. Flink 的容器化改造和实践
  2. Flink SQL 的实践和应用
  3. 未来规划。

1. 有赞的集群演进历史

  • 2014 年 7 月,第一个 Storm 任务正式上线;
  • 2016 年,引入 Spark Streaming, 运行在 Hadoop Yarn;
  • 2018 年,引入了 Flink,作业模式为 Flink on Yarn Per Job;
  • 2020 年 6 月,实现了 100% Flink Jar 任务 K8s 化, K8s 作为 Flink Jar 默认计算资源,Flink SQL 任务 On Yarn,Flink 统一实时开发;
  • 2020 年 11 月,Storm 集群正式下线。原先的 storm 任务全部都迁移到了 Flink;
  • 2021 年,我们打算把所有的 Flink 任务 K8s 化。

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Flink 支持的业务场景有风控,埋点的实时任务,支付,算法实时特征处理,BI 的实时看板,以及实时监控等等。目前的实时任务规模有 500+。

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主要有三部分:

  • 第一,CPU 没有隔离。Flink On Yarn 模式,CPU 没有隔离,某个实时任务造成某台机器 CPU 使用过高时, 会对该机器其他实时任务造成影响;
  • 第二,大促扩缩容成本高。Yarn 和 HDFS 服务使用物理机,物理机在大促期间扩缩容不灵活,同时需要投入一定的人力和物力;
  • 第三,需要投入人力运维。公司底层应用资源统一为 K8S,单独再对 Yarn 集群运维,会再多一类集群的人力运维成本。

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可以归纳为 4 点:

  • 第一,统一运维。公司统一化运维,有专门的部门运维 K8S;
  • 第二,CPU 隔离。K8S Pod 之间 CPU 隔离,实时任务不相互影响,更加稳定;
  • 第三,存储计算分离。Flink 计算资源和状态存储分离,计算资源能够和其他组件资源进行 混部,提升机器使用率;
  • 第四,弹性扩缩容。大促期间能够弹性扩缩容,更好的节省人力和物力成本。

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5. 实时集群的部署情况

总体上分为三层。第一层是存储层;第二层是实时计算资源层;第三层是实时计算引擎层。

  • 存储层主要分为两部分:
    • 第一个就是云盘,它主要存储 Flink 任务本地的状态,以及 Flink 任务的日志;
    • 第二部分是实时计算 HDFS 集群,它主要存储 Flink 任务的远端状态。
  • 第二层是实时计算的资源层,分为两部分:
    • 一个是 Hadoop Yarn 集群;
    • 另一个是 Flink k8s 集群,再往下细分,会有 Flink k8s 和离线的 HDFS 混部集群的资源,还有 Flink k8s 单独类型的集群资源。
  • 最上层有一些实时 Flink Jar,spark streaming 任务,以及 Flink SQL 任务。

我们考虑混部的原因是,离线 HDFS 集群白天机器使用率不高。把离线 HDFS 集群计算资源给实时任务,离线使用内部其他组件的弹性计算资源,从而提升机器使用率,更好的达到降本效果。

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如下图所示:

  1. 第一步,实时平台的 Flink Jar 任务提交,Flink Jar 任务版本管理,Docker Flink 任务镜像构建,上传镜像到 Docker 镜像仓库;
  2. 第二步,任务启动;
  3. 第三步,yaml 文件创建;
  4. 第四步,和 k8s Api Server 之间进行命令交互;
  5. 第五步,从 Docker 镜像仓库拉取 Flink 任务镜像到 Flink k8s 集群;
  6. 最后,任务运行。这边有几个 tips:
    • 作业模式为 Flink Standalone Per Job 模式;
    • 每个 Flink Jar 任务一个镜像,通过任务名称 + 时间截作为镜像的版本;
    • JobManager 需要创建为 Deployment 而不是 Job 类型;
    • Dockerfile 指定 HADOOP_USER_NAME,与线上任务保持一致。

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  • 第一个实践是解决资源少配任务无法启动这个问题。

    先来描述一下问题,Flink on k8s 非云原生,无法做到实时任务资源按需申请。当用户在平台配置的资源少于实时任务真实使用的资源时(比如用户代码写死并发度,但用户配置的并发度小于该值),会出现实时任务无法启动的问题。

    针对这个问题,我们内部增加了一种 Flink Jar 任务并发度的自动检测机制。它的主要流程如下图所示。首先,用户会在我们平台去提交 Flink Jar 作业,当他提交完成之后,在后台会把 Jar 作业以及运行参数,构建 PackagedProgram。通过 PackagedProgram 获取到任务的预执行计划。再通过它获取到任务真实的并发度。如果用户在代码里配置的并发度小于平台端配置的资源,我们会使用在平台端的配置去申请资源,然后进行启动;反之,我们会使用它真实的任务并发度去申请资源,启动任务。

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  • 第二个实践是 Flink on k8s 任务的资源分析工具。

    首先来说一下背景,Flink k8s 任务资源是用户自行配置,当配置的并发度或者内存过大时,存在计算资源浪费的问题,从而会增加底层机器成本。怎么样去解决这个问题,我们做了一个平台管理员的工具。对于管理员来说,他可以从两种视角去看这个任务的资源是否进行了一个超配:

    • 第一个是任务内存的视角。我们根据任务的 GC 日志,通过一个开源工具 GC Viewer,拿到这一个实时任务的内存使用指标;

    • 第二个是消息处理能力的视角。我们在 Flink 源码层增加了数据源输入 record/s 和任务消息处理时间 Metric。根据 metric 找到消息处理最慢的 task 或者 operator,从而判断并发度配置是否合理。

    管理员根据内存分析指标以及并发度合理性,结合优化规则,预设置 Flink 资源。然后我们会和业务方沟通与调整。右图是两种分析结果,上面是 Flink on K8S pod 内存分析结果。下面是 Flink K8S 任务处理能力的分析结果。最终,我们根据这些指标就可以对任务进行一个资源的重新调整,降低资源浪费。目前我们打算把它做成一个自动化的分析调整工具。

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  • 接下来是 Flink on K8s 其他的相关实践。
    • 第一,基于 Ingress Flink Web UI 和 Rest API 的使用。每个任务有一个 Ingress 域名,始终通过域名访问 Flink Web UI 以及 Resti API 使用;
    • 第二,挂载多个 hostpath volume,解决单块云盘 IO 限制。单块云盘的写入带宽以及 IO 能力有瓶颈,使用多块云盘,降低云盘 Checkpoint 状态和本地写入的压力;
    • 第三,Flink 相关通用配置 ConfigMap 化、Flink 镜像上传成功的检测。为 Filebeat、Flink 作业通用配置,创建 configmap,然后挂载到实时任务中,确保每个 Flink 任务镜像都成功上传到镜像仓库;
    • 第四,HDFS 磁盘 SSD 以及基于 Filebeat 日志采集。SSD 磁盘主要是为了降低磁盘的 IO Wait 时 间,调整 dfs.block.invalidate.limit,降低 HDFS Pending delete block 数。任务日志使用 Filebeat 采集,输出到 kafka,后面通过自定义 LogServer 和离线公用 LogServer 查看。

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  • 第一,JobManager HA 问题。JobManager Pod 如果挂掉,借助于 k8s Deployment 能力,JobManager 会根据 yaml 文件重启,状态可能会丢失。而如果 yaml 配置 Savepoint 恢复,则消息可能大量重复。我们希望后续借助于 ZK 或者 etcd 支持 Jobmanager HA;
  • 第二,修改代码,再次上传时间久。一旦代码修改逻辑,Flink Jar 任务上传时间加上打镜像时间可能是分钟级别,对实时性要求比较高的业务或许有影响。我们希望后续可以参考社区的实现方式,从 HDFS 上面拉取任务 Jar 运行;
  • 第三,K8S Node Down 机, JobManager 恢复慢。一旦 K8S Node down 机后, Jobmanager Pod 恢复运行需要 8分钟左右,主要是 k8s 内部异常发现时间以及作业启动时间,对部分业务有影响,比如CPS实时任务。如何解决,平台端定时检测 K8s node 状态,一旦检测到 down 机状态,将 node 上面有 JobManager 所属的任务停止掉,然后从其之前 checkpoint 恢复;
  • 第四,Flink on k8s 非云原生。当前通过 Flink Jar 任务并发度自动检测工具解决资源少配无法启动问题,但是如果任务的预执行计划无法获取,就无法获取到代码配置的并发度。我们的思考是: Flink on k8s 云原生功能以及前面的 1、2 问题,如果社区支持的比较快速的话,后面可能会考虑将 Flink 版本与社区版本对齐。

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  • 第一种方案,是平台自己去构建和管理任务的镜像。
    • 优点是:平台方对于构建镜像,以及运行实时任务整体流程自我掌控,具体问题能够及时修正。
    • 缺点是:需要对 Docker 以及 K8S 相关技术要有一定了解,门槛使用比较高,同时需要考虑非云原生相关问题。它的适用版本为 Flink 1.6 以上。
  • 第二种方案,Flink k8s Operator。
    • 优点是:对用户整体封装了很多底层细节,使用门槛相对降低一些。
    • 缺点是:整体使用没有第一种方案那么灵活,一旦有问题,由于底层使用的是其封装的功能,底层不好修改。它的适用版本为Flink 1.7 以上。
  • 最后一种方案是,基于社区 Flink K8s 功能。
    • 优点是:云原生,对于资源的申请方面更加友好。同时,用户使用会更加方便,屏蔽很多底层实现。
    • 缺点是:K8s 云原生功能还是实验中的功能,相关功能还在开发中,比如 k8s Per job 模式。它的适用版本为Flink 1.10 以上。

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  • 2019 年 9 月,我们对 Flink 1.9 、1.10 SQL 方面的能力进行研究和尝试,同时增强了一些 Flink SQL 功能。
  • 2019 年 10 月,我们进行了 SQL 功能验证,基于埋点实时需求,验证 Flink SQL Hbase 维表关联功能,结果符合预期。
  • 2020 年 2 月,我们对 SQL 的功能进行了扩展,以 Flink 1.10 作为 SQL 计算引擎,进行 Flink SQL 功能扩展开发和优化,实时平台支持全 SQL 化开发。
  • 2020 年 4 月,开始支持实时数仓、有赞教育、美业、零售等相关实时需求。
  • 2020 年 8 月,新版的实时平台才开始正式上线,目前主推 Flink SQL 开发我们的实时任务。

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主要分为三个方面:

  • 第一,Flink Connector 的实践包括:Flink SQL 支持 Flink NSQ Connector、Flink SQL 支持 Flink HA Hbase Sink 和维表、Flink SQL 支持无密 Mysql Connector、Flink SQL 支持标准输出(社区已经支持)、Flink SQL 支持 Clickhouse Sink;
  • 第二,平台层的实践包括:Flink SQL 支持 UDF 以及 UDF 管理、支持任务从 Checkpoint 恢复、支持幂等函数、支持 Json 相关函数等、支持 Flink 运行相关参数配置,比如状态时间设置,聚合优化参数等等、Flink 实时任务血缘数据自动化采集、Flink 语法正确性检测功能;
  • 第三,Flink Runtime的实践包括:Flink 源码增加单个Task 以及 Operator 单条记录处理时间指标;修复 Flink SQL 可撤回流 TOP N 的BUG。

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3. 业务实践

  • 第一个实践是我们内部的客服机器人实时看板。流程分为三层:
    • 第一层是实时数据源,首先是线上的 MySQL 业务表,我们会把它的 Binlog 通过 DTS 服务同步到相应的 Kafka Topic;
    • 实时任务的 ODS 层有三个 Kafka Topic;
    • 在实时 DWD 层,有两个 Flink SQL 任务。
      • Flink SQL A 消费两个 topic,然后把这两个 topic 里面的数据去通过 Interval Join,根据一些窗口的作用关联到对应的数据。同时,会对这个实时任务设置状态的保留时间。Join 之后,会去进行一些 ETL 的加工处理,最终会把它的数据输入到一个 topic C。
      • 另外一个实时任务 Flink SQL B 消费一个 topic,然后会对 topic 里面的数据进行清洗,然后到 HBase 里面去进行一个维表的关联,去关联它所需要的一些额外的数据,关联的数据最终会输入到 topic D。
    在上游,Druid 会消费这两个 topic 的数据,去进行一些指标的查询,最终提供给业务方使用。

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  • 第二个实践是实时用户行为中间层。用户在我们平台上面会去搜索、浏览、加入购物车等等,都会产生相应的事件。原先的方案是基于离线来做的。我们会把数据落库到 Hive 表,然后算法那边的同学会结合用户特征、机器学习的模型、离线的数据去生成一些用户评分预估,再把它输入到 HBase。

    在这样的背景下面,会有如下诉求:当前的用户评分主要是基于离线任务,而算法同学希望结合实时的用户特征,更加及时、准确的提高推荐精准度。这其实就需要构建一个实时的用户行为中间层,把用户产生的事件输入到 Kafka 里面,通过 Flink SQL 作业对这些数据进行处理,然后把相应的结果输出到 HBase 里面。算法的同学再结合算法模型,实时的更新模型里面的一些参数,最终实时的进行用户的评分预估,也会落库到 HBase,然后到线上使用。

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    用户行为中间层的构建流程分为三个步骤:

    • 第一层,我们的数据源在 Kafka 里面;

    • 第二层是 ODS 层,在 Flink SQL 作业里面会有一些流表的定义,一些 ETL 逻辑的处理。然后去定义相关的 sink 表、维表等等。这里面也会有一些聚合的操作,然后输入到 Kafka;

    • 在 DWS 层,同样有用户的 Flink SQL 作业,会涉及到用户自己的 UDF Jar,多流 Join,UDF 的使用。然后去读取 ODS 层的一些数据,落库到 HBase 里面,最终给算法团队使用。

    这里有几个实践经验:

    • 第一,Kafka Topic、Flink 任务名称,Flink SQL Table 名称,按照数仓命名规范。
    • 第二,指标聚合类计算,Flink SQL 任务要设置空闲状态保留时间,防止任务状态无限增大。
    • 第三,如果存在数据倾斜或者读状态压力较大等情况,需要配置 Flink SQL 优化参数。

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4. 在 HAHBase Connector 的实践

社区 HBase Connector 数据关联或者写入是单 HBase 集群使用,当 HBase 集群不可用时,实时任务数据的写入或者关联会受到影响,从而可能会影响到业务使用。至于怎么样去解决这个问题。首先,在 HBase 方面有两个集群,主集群和备集群。它们之间通过 WAL 进行主从的复制。Flink SQL 作业先写入主集群,当主集群不可用的时候,自动降级到备集群,不会影响到线上业务的使用。

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5. 无密 Mysql Connector 和指标扩展实践

左图是 Flink 无密 Mysql Sink 语法,解决的问题包括三点:

  • 第一,Mysql 数据库用户名和密码不以明文方式向外进行暴露和存储;

  • 第二,支持 Mysql 用户名和密码周期性更新;

  • 第三,内部自动根据用户名鉴定表权限使用。这样做最主要的目的还是保证实时任务数据库使用更安全。

然后是左下图,我们在 Flink 源码层面增加 Task 和 Operator 单条消息处理时间 Metric。目的是帮助业务方,根据消息处理时间的监控指标,排查和优化 Flink 实时任务。

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Flink 任务血缘元数据采集的流程如下图所示,平台启动实时任务后,根据当前任务是 Flink Jar 任务,还是 Flink SQL 任务,分别走两条不同的路径,来获取任务的血缘数据,再把血缘数据上报元数据系统。这样做的价值有两点:

  • 第一,帮助业务方了解实时任务加工链路。业务方能够更清晰的认知实时任务之间的关系和影响,当操作任务时,能够及时通知下游其他业务方;
  • 第二,更好的构建实时数仓。结合实时任务血缘图,提炼实时数据公共层,提升复用性,更好的构建实时数仓。

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三、未来规划

最后是未来的规划,包括四点:

  • 第一,推广 Flink 实时任务 SQL 化。推广 Flink SQL 开发实时任务,提升 Flink SQL 任务比例。
  • 第二,Flink 任务计算资源自动优化配置。从内存、任务处理能力、输入速率等,对任务资源进行分析,对资源配置不合理任务自动化配置,从而降低机器成本。
  • 第三,Flink SQL 任务 k8s 化以及 K8s 云原生。Flink 底层计算资源统一为 k8s,降低运维成本,Flink k8s 云原生,更合理使用 K8s 资源。
  • 第四,Flink 与数据湖以及 CDC 功能技术的调研。新技术的调研储备,为未来其他实时需求奠定技术基础。

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关键词:Flink SQL,Flink on Yarn,Flink on K8s,实时计算,容器化


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