伍翀 ：大数据实时计算Flink SQL解密

Posted 2021-04-13 IT168文库

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【IT168 专稿】本文根据伍翀老师在2018年5月12日【第九届中国数据库技术大会】现场演讲内容整理而成。

讲师简介：  

伍翀，阿里巴巴高级研发工程师，花名“云邪”，阿里巴巴计算平台事业部高级研发工程师，Apache Flink Committer。北京理工大学硕士毕业，2015 年加入阿里巴巴，参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。从 2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化。现在专注的方向主要是分布式处理和实时计算，热爱开源，热爱分享。

摘要：

SQL是数据处理中使用最广泛的语言。它允许用户简明扼要地声明他们的业务逻辑。大数据批计算使用SQL很常见，但是支持SQL的实时计算并不多。Apache Flink是一款同时支持批和流计算的引擎，Flink SQL的实现完全遵循ANSI SQL标准，这是它和其他流处理框架（例如Kafka和Spark）在DSL上的一个重要的不同。阿里巴巴是Flink SQL最大的贡献者，Flink开源社区的一半以上的SQL功能都是阿里工程师开发的。阿里内部绝大部分的流计算业务也都在使用Flink SQL编写。本次演讲我们将介绍Flink SQL的设计原理以及分享在阿里大规模使用中收获的经验。

分享大纲：

1、Background

2、Flink SQL基本概念

3、Flink SQL核心功能

4、Flink SQL优化

5、阿里云流计算产品

正文：

阿里巴巴自2015年开始调研开源流计算引擎，最终决定基于Flink打造新一代计算引擎，针对Flink存在的不足进行优化和改进，并将最终代码贡献给开源社区。目前为止，我们已经向社区贡献了数百个Commiter。阿里巴巴将该项目命名为Blink，主要由Blink Runtime与Flink SQL组成。Blink Runtime是阿里巴巴内部高度定制化的计算内核，Flink SQL则是面向用户的API层，我们完善了部分功能，比如Agg、Join、Windows处理等。今年，我们已经全部跑通TPCH 及TPC-DS的Query，熟悉数据库的人都知道，这代表着整个数据库或引擎是一个基本功能完备的产品。

接下来主要介绍Flink SQL的基本概念及使用。传统的流式计算引擎，比如Storm、Spark Streaming都会提供一些function或者datastream API，用户通过Java或Scala写业务逻辑，这种方式虽然灵活，但有一些不足，比如具备一定门槛且调优较难，随着版本的不断更新，API也出现了很多不兼容的地方。

我们一直在思考最适合流计算处理的API，毫无疑问，SQL已经成为大数据领域通用且成熟的语言，因此我们的Flink和Blink均基于此，之所以选择将SQL作为核心API，是因为其具有几个非常重要的特点，一是SQL属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法；二是SQL可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为SQL翻译出最优执行计划；三是SQL易于理解，不同行业和领域的人都懂；四是SQL非常稳定，在数据库30多年的历史中，SQL本身变化较少，非常稳定。当我们升级或替换引擎时，用户是无感知的且完全兼容；最后，SQL经过优化可以统一流和批。

过去，我们既需要批模式跑全量数据，也需要流模式实时跑增量数据，因此需要同时维护两个引擎，并且保持两份代码之间的同步。如果使用SQL，我们便可以一份代码同时跑在两个模式下，但SQL是为传统批处理设计的，并不能为流处理所用。SQL定义在表上，而不是流上。传统SQL处理的数据集比较有限，查询一次只返回一个结果。但是，流处理需要不断接收数据，不断对结果进行更新，并且查询也不会结束，这导致其需要对历史数据不断修正。所以，SQL的很多概念无法直接映射到流计算，这就是在流计算上定义SQL的难点。 

为了在流计算上定义SQL，我们需要引入几个概念。既然批处理需要定义SQL表的概念，那在流计算上也需要表的概念，我们需要将传统静态表扩展成动态表，所谓动态表就是数据会随时间而不断变化的表。此时，我们发现流和动态表之间有一种对偶性，也就是说流和动态表可以相互转换。将流的每条数据插入到数据库中，就得到了一张表；同时我们可以抽取动态表的changelog还原原始流。

从流计算到SQL，我们可以把它看成是连续查询。连续查询区别于传统的批处理查询，需要源源不断地接收数据，每收到一条新数据就会更新结果且结果也是一张动态表，那结果的动态表又可以作为下一个查询的输入，从而串起整个流计算。

基于上述两个概念，我们可以在SQL上定义流计算。但是，流计算中的数据需要不断修正和更新，因此这些数据下发后可能导致最终结果的错误，我们需要把这些错误数据进行修正，这就涉及到流计算中一个非常重要的概念——Retraction。

为了解释此概念，我们举一个简单的例子，上图所示有一个点击输入流，它具备两个字段：user和url，经过第一个查询根据用户进行分组，统计每个用户的点击次数；进入第二个查询，根据点击次数进行分组，统计每个次数的具体点击人数。最终，我们会收到两条记录，点击次数所对应的人数。从结果明显可以看出计算有误，Mary的数据并没有合并计数，这就需要引入修正的概念。  

如上图所示，经过修正之后，经过第二个查询时，Mary的总查询次数会被合并计算，Mary 1的结果会被告知撤回，从而输出正确的结果，这就是引入Retraction的作用。在整个过程中，是否触发Retraction以及发送方式均由优化器决定，用户对整个过程是无感知的。

在此基础上，我们发现世界不需要所谓的Stream SQL语法，标准的ANSI SQL就可用来定义流计算，Flink SQL就是标准的ANSI SQL语法。其部分核心功能如下：DDL用来定义数据源表、数据结构表；UDF、UDTF、UDAF用户自定义函数，可以定制化用户复杂的业务需求；JOIN是一个比较复杂的功能，包括流与流之间的Join，流与表之间的Join以及Windows Join等；聚合功能包括类似Group AGG，Windoes Agg以及Over Agg等。  

接下来我会结合实例对核心功能进行介绍。首先是装载数据，需要create table语法。如上图所示，我们先定义一张clicks表，然后定义表的schema、user、cTime以及url，with里是表的一系列属性，它是一个来自kafka的日志表，我们可以用SELECT * FROM clicks查询转载表里面的数据。

如果要将上述查询数据写到某个表中，我们需要用create table定义结果表，语法同上，创建一张 last_clicks 结果表，主键是user，通过INSERT INTO 语法将上述查询数据插入mysql表中。

如果想把中间处理结果同时写入多个存储，比如把数据处理结果同时写到Mysql和HBase，如上使用CREATE VIEW 定义一个来自淘宝的点击记录，同时连续写多个INSERT INTO到Mysql和HBase。

接下来是Group Aggregate，也就是无限流量聚合。所谓无限流量聚合指从历史开始到现在的所有用户点击数据，如上查询展示的是根据用户分组，然后统计点击次数。如果来了一条Mary1的数据，我们就先插入该数据，后续如果Mary再次进行点击，我们就在原数据基础上进行修改更新，以此类推。

Window Aggregate是定义在窗口上的聚合，有别于上述无限流聚合，它的原理是是每个窗口对应输出一个结果，比如每小时每个用户的点击次数，需要在group by的结果上加上endT数据，也就是窗口标识。  

接下来介绍双流join，目前我们支持INNER, LEFT, RIGHT, FULL, SEMI, ANTI等Join类型，举例说明双流Join的主要使用场景，比如把主流打成宽表，并补上额外字段等。如上图所示，我们需要将订单和物流表信息进行Join操作，在Join的物理实现上会有两份状态，用来存储两条流到目前为止收到的所有历史数据,淘汰机制时间设定为一天半一次。两者中任何一方信息延迟都会先在表中等待，直到同一个订单的信息与物流关联之后才会通过Join输出。  

维表Join与双流Join类似，目前支持INNER, LEFT两种交易类型。维表Join的使用同样为补全主流，但想补全的字段在另一维表中。如上图所示，使用时首先需要通过CREATE TABLE 语法定义一张维表，此处定义的是 Products 表，存储与产品相关信息，查询同样使用Join语法。Order与Products表通过Products ID实现Join。关键字PERIOD FOR SYSTEM_TIME 是 SQL  2.11标准里的语法，意思是当前关联的Products是当前时刻的信息，关联之后不再更新信息。上图右侧展示的是维表Join物理执行的概念。我们可以根据Order去Products数据库里查询信息，最终Products维表返回关联信息。

核心功能如上所述，接下来主要聊优化。维表中，订单O1查询时是堵塞等待IO的状态，此时无论如何调优性能，吞吐量和CPU使用率都上不去，因此我们引入异步IO功能。

如上左半部分为未引入异步IO时的状态，如上右半部分为引入后，此时若发起A请求，不需等待IO就可立刻发起BCD查询请求，然后异步等待返回结果。返回ABCD以后再管理输出，极大地提高了整体性能。

 如上，异步IO使用时与维表Join只有一行配置改动，对于用户来说，这个使用是非常简便的。

 

第二个优化是大数据中的常见场景——数据倾斜。如上为改进之前，红色聚合节点出现数据积压现象，而紫色节点相对较空。

如果持续一段时间，红色聚合节点就会被打满，从而变为热点，所有上游map节点就会反压，停止处理数据进入等待状态，而下游的紫色节点基本处于空闲状态。

我们引入Local-Global 聚合优化。左图是未优化拓扑图，右边是引入Local-Global优化后的图，我们在Map后引入Local Agg节点，Map与Local Agg是链在一起的一个线程，之间的数据传输没有任何网络开销。Local Agg可以将收到的数据按照 key进行预聚合，然后将结果按照 key分发给下游Global Agg进行汇总。

假如每个Map的 TPS 是每秒1万的数据量，全局就2个 key：红色和紫色。如果 Local Agg聚合的间隔是每秒钟一次，那么每个Local Agg能将1万条数据预聚合成最多2条（全局共2个 key）。那么Global Agg每秒钟最多收到只会三条消息，能有效降低Global Agg 的热点。优化后，我们对此进行性能测试，发现Local-Global 可以带来超过20倍的性能提升。因此，整个方案是十分有效的。

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