Flink 批作业的运行时自适应执行管控

摘要：本文整理自阿里云高级技术专家朱翥，在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容是关于在过去的一年中，Apache Flink 对运行时的作业执行管控进行的一些改进。

这些改进，让 Flink 可以更好的利用运行时的信息，来灵活的控制作业的执行，从而使得 Flink 批处理作业的执行可以更加的稳定、更有效率，并且更容易运维。

详细内容主要分为两个部分：

1. 自适应执行计划

2. 同源实例的并行执行

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一、自适应执行计划

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我们先看一下，Flink 是如何描述作业的执行计划的。以这个 DataStream 作业为例，Flink 会基于它先生成一个 StreamGraph。这是一个有向无环图，图中的节点对应着计算逻辑，图中的边则对应着数据的分发方式。

Flink 会根据节点的并行度以及他们之间的连边方式，把一些计算节点进行链接合并，最终形成 JobGraph，从而降低计算节点间的数据传输开销。这个操作的目的是，是为了降低计算节点之间的数据传输开销。StreamGraph 和 JobGraph 都是在编译阶段生成的。JobGraph 会提交给 Flink Job Manager，从而启动和执行作业。

在执行作业前，Flink 会生成 ExecutionGraph。这个 ExecutionGraph 是根据 JobGraph 中的节点并行度，展开生成的。 我们知道，Flink 是一个分布式计算框架。而 ExecutionGraph 的每一个节点，都对应着一个需要部署到 TaskManager 上进行执行的任务，每一条边都对应着任务的输入和输出。所以说，它是作业的物理执行计划。

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这个物理执行计划，描述了任务的计算逻辑、所需资源和并行度，同时也描述任务产出数据的划分方式，此外还描述了任务对数据的依赖关系以及数据传输方式。

通过它，Flink 就能知道如何创建和调度作业的所有任务，从而完成作业的执行。

但是，如前面所说，它是在作业运行前就已经确定的，是静态的。而 Flink 难以在作业执行前，预判什么样的计划参数更合理。所以，这些执行计划参数，只能依赖用户提前指定，也就是需要手动调优。

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然而，对于批作业，由于其分阶段执行的特性，在执行一个阶段前，理论上 Flink 是可以获得很多有用的信息的，比如其消费的数据量大小、这些数据的分布模式、当前的可用资源等等。

基于这些信息，我们可以让 Flink 对执行计划动态的进行调优，从而获得更好的执行效率。并且，由于 Flink 可以自动的进行这些调优，也可以让用户从手动调优中解放出来。

这就是 Flink 批处理作业的自适应执行计划。

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为了支持自适应执行计划，最核心的一点，是需要一个可以动态调整的执行拓扑。所以，我们改造了 ExecutionGraph，使其支持渐进式构建。

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具体的来说，就是让 ExecutionGraph 一开始只包含 Source 节点，随着执行的推进，再逐渐的加入后续的节点和连边。

这样，Flink 就有机会对尚未加入的执行节点和连边进行调整。

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但在这个地方，我们遭遇了一个阻碍。因为在原来的作业执行中，上游节点执行是依赖于下游节点的并行度的。具体来说，是因为上游在产出数据时，会根据下游并行度，对数据进行划分（sub-partition）；这样，每个下游任务就可以直接消费其对应的那一个数据分区。然而，在动态执行计划的场景下，下游节点的并行度是不确定的。

为了解决这个问题，我们改造了节点数据的划分逻辑，使其不再根据下游节点的并行度，而是根据其最大并行度进行划分。同时，我们也改造了节点消费数据的逻辑，使其不再只消费单一分区，而是可以消费一组连续的数据分区（sub-partition range）。

通过这样的方式，上游节点执行得以和下游节点的并行度解耦，动态执行拓扑也得以实现。

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在支持了动态执行拓扑后，我们引入了 Adaptive Batch Scheduler 来支持自适应执行计划。

与原有调度器不同的地方在于，Adaptive Batch Scheduler 会基于动态执行拓扑进行作业管控，持续收集运行时的信息，定制后续的执行计划。Flink 会基于执行计划，动态生成执行节点和连边，以此来更新执行拓扑。

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在上述框架下，我们为 Flink 增加了自动决定并行度的能力。用户只需要配置希望单个执行节点处理的数据量， Flink 就可以根据该阶段需要处理的数据量，自动推导该阶段的节点并行度。

相比起传统的为每个作业单独配置并行度，自动决定并行度有这些优点：一是配置简单，无需为每个作业单独配置，一项配置可以适用于很多作业；二是可以自动的适配每天变化的数据量，当数据量较大时，作业并行度可以大一些，从而保障作业的产出时间；三是可以细粒度的调整作业的并行度，提高资源利用率。

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但是自动决定并行度，数据可能分布不均。为了解决这个问题，我们在自动决定并行度的基础上，进行了自动均衡下发数据的改进。

这个改进会采集 sub-partition 粒度的数据量，并以此来决定执行节点的并行度，以及每个执行节点应该消费哪些分区数据。从而尽可能让下游各执行节点消费的数据，接近用户配置的预期值

相比起自动决定并行度，这样的方式不但让下游数据量更均衡，而且能够缓解数据倾斜的影响。这个功能正在开发中，会随着 Flink 1.17 发布。

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以上就是我们当前已经或是即将在 Flink 中完成的自适应执行计划的改进。

不过，自适应执行计划还有更大的改进空间，比如根据 join 算子实际消费的数据量，动态决定应该用 hash join 还是 broadcast join；支持选择性执行任务，在满足特定条件下，为作业加入额外的执行分支；在 Sink 输出结果达标时提前结束作业。

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此外，我们也在考虑 SQL 的动态优化能力。

当前，SQL 的查询优化是在作业编译时进行的；其只能通过 Source 的 Meta 信息，对数据量进行估算，容易导致优化结果不准确。如果可以向 SQL planner 反馈运行时信息，来动态的优化执行计划，就可以得到更好的执行效果。

二、同源实例的并行执行

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接下来，讲一讲同源实例的并行执行。

同源实例是指，属于同一个执行节点的执行实例。执行拓扑是由执行节点组成，各节点会创建执行实例，将其部署到 TaskManager 上进行执行。

当前，每个执行节点在某一时刻只能有一个执行实例，只有当该实例失败(或被取消)后，节点才会创建一个新的执行实例。这也意味着，同源执行实例只能串行执行。

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驱动我们更改这一现状的，是来自预测执行的需求。

在生产中，热点机器是无法避免的，混部集群、密集回刷，都可能导致一台机器的负载高、IO 繁忙。其上执行的数据处理任务可能异常缓慢，导致批作业产出时间难以得到保障。

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预测执行，是一种已经得到普遍的认可、用来解决这类问题的方法。

其基本思路是，为热点机器上的慢任务创建新的执行实例，并部署在正常的机器节点上。这些预测执行实例和对应的原始实例，具有相同的输入和产出。其中，最先完成的实例会被承认，其他相应实例会被取消。

因此，为了支持预测执行，Flink 必须支持多个同源实例并行执行。为了支持同源实例并行执行，我们进行了下列改进。

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首先，我们重新梳理了执行节点的状态。

当前，执行节点的状态和其当前唯一执行实例是一一对应的。然而，如果一个节点可以同时存在多个执行实例，这样的映射方式就会出现问题。

为此，我们重新定义了执行节点与执行实例的状态映射，取执行实例中最接近 FINISH 状态的状态作为执行节点的状态。这样既可以兼容单执行实例场景，也能支持多个同源实例并行执行的场景。

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其次，我们保证了 Source 的同源执行实例，总是会读取到相同的数据。

大体上来说，就是我们在框架层为每个 Source 执行节点增加一个列表，来维护分配给它的数据分片。该节点的所有执行实例都会共享这一个列表，只是会各自维护一个不同的下标，来记录其处理到的数据分片进度。

这样的改动的好处是，大部分现有 Source 不需要额外的修改，就可以进行预测执行。只有当 Source 使用了自定义事件的情况下，它们才需要实现一个额外的接口，用以保证各个事件可以被分发给正确的执行实例。

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在接下来的 Flink 1.17 中，我们也会支持 Sink 的同源执行实例并行执行。

其关键点在于避免不同 Sink 之间的执行冲突，特别是要避免因此产生的数据不一致，因为 Sink 是需要向外部系统进行写入的。

由于 Sink 的写入逻辑隐藏在各个 Sink 的实现中，我们无法像 Source 一样在框架层统一避免写入冲突。所以我们向 Sink 层暴露了执行实例标识（attemptNumber），使 Sink 可以自行避免冲突。

同时为了安全起见，我们默认不会允许 Sink 的同源执行实例并行执行，除非 Sink 显式声明支持同源执行实例并行执行。

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在此基础上，我们为 Flink 引入了预测执行机制。主要包括三个核心组件。

首先是慢任务检测器。它会定期进行检测，综合任务处理的数据量，以及其执行时长，评判任务是否是慢任务。当发现慢任务时，它会通知给批处理调度器。

其次是批处理调度器。在收到慢任务通知时，它会通知黑名单处理器，对慢任务所在的机器进行加黑。并且，只要慢任务同源执行的实例数量，没有超过用户配置上限，它会为其拉起并部署新的执行实例。当任意执行实例成功完成时，调度器会取消掉其他的同源执行实例。

最后是黑名单处理器。Flink 可以利用其加黑机器。当机器节点被加黑后，后续的任务不会被部署到该机器。为了支持预测执行，我们支持了软加黑的方式，即加黑机器上已经存在的任务，可以继续执行而不会因为加黑被取消掉。

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除此之外，工作人员对外部 UI 进行改进，方便展示当前运行中的所有同源执行实例，用户可以更好的判断预测执行的执行结果。

此外，我们对 WebUI 也进行了改进，使其能够展示当前运行中，或是作业结束时的所有同源执行实例，用户可以更好的判断预测执行的执行结果。此外，UI 也能展示被加黑的 Slot 和 TaskManager。

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需要说明的是，虽然出发点是支持批作业的预测执行。同源执行实例的并行执行，也为流作业的任务平滑迁移提供了可能。

当流作业有任务落在慢机器上时，我们也可能先为其预先拉起一个同源执行实例，待该实例的部署和初始化完成后，通过直接切换数据连边，可以达成低断流的任务迁移。配合慢任务检测、黑名单等能力，我们甚至能让 Flink 自动的进行慢任务迁移。

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