Apache Flink 在有赞的实践和应用

Posted 2021-06-13 过往记忆

一、Flink 的容器化改造和实践

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。

2. Flink 在内部支持的业务场景

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+。

3. 有赞在 Flink on Yarn 的痛点

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。

4. Flink on k8s 相对于 Yarn 的优势

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。

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。

6. Flink on k8s 的容器化流程

如下图所示：

• 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；

• 第二步，任务启动；

• 第三步，yaml 文件创建；

• 第四步，和 k8s Api Server 之间进行命令交互；

• 第五步，从 Docker 镜像仓库拉取 Flink 任务镜像到 Flink k8s 集群；

• 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。

7. 在 Flink on k8s 的一些实践

• 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。

• 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。

• 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。

8. Flink on K8s 当前面临的痛点

• 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。

9. Flink on K8s的一些方案推荐

• 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。

二、Flink SQL 实践和应用

1. 有赞 Flink SQL 的发展历程

• 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。

2. 在 Flink SQL 方面的一些实践

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。

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。

• 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。

        

        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。

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。

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。

6. Flink 任务血缘元数据自动化采集的实践

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。

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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