Flink 使用大状态时的一点优化

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发布于: 2020 年 07 月 27 日

通过本文你能 get 到以下几点:



  • Flink 内使用大状态时,该如何配置?

  • 常见的负载均衡策略有哪些?

  • Flink 源码中在选择 RocksDB 状态磁盘时,存在的问题。

  • 一些解决方案,并分析了每种方案的利弊。



一、为什么要优化?(优化背景)



Flink 支持多种 StateBackend,当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。



RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数据库,LSM 树读放大问题比较严重,因此对磁盘性能要求比较高,强烈建议生产环境使用 SSD 作为 RocksDB 的存储介质。但是有些集群可能并没有配置 SSD,仅仅是普通的机械硬盘,当 Flink 任务比较大,且对状态访问比较频繁时,机械硬盘的磁盘 IO 可能成为性能瓶颈。在这种情况下,该如何解决此瓶颈呢?



使用多块硬盘来分担压力



RocksDB 使用内存加磁盘的方式存储数据,当状态比较大时,磁盘占用空间会比较大。如果对 RocksDB 有频繁的读取请求,那么磁盘 IO 会成为 Flink 任务瓶颈。



强烈建议在 flink-conf.yaml 中配置 state.backend.rocksdb.localdir 参数来指定 RocksDB 在磁盘中的存储目录。当一个 TaskManager 包含 3 个 slot 时,那么单个服务器上的三个并行度都对磁盘造成频繁读写,从而导致三个并行度的之间相互争抢同一个磁盘 io,这样必定导致三个并行度的吞吐量都会下降。



庆幸的是 Flink 的 state.backend.rocksdb.localdir 参数可以指定多个目录,一般大数据服务器都会挂载很多块硬盘,我们期望同一个 TaskManager 的三个 slot 使用不同的硬盘从而减少资源竞争。具体参数配置如下所示:



state.backend.rocksdb.localdir: /data1/flink/rocksdb,/data2/flink/rocksdb,/data3/flink/rocksdb,/data4/flink/rocksdb,/data5/flink/rocksdb,/data6/flink/rocksdb,/data7/flink/rocksdb,/data8/flink/rocksdb,/data9/flink/rocksdb,/data10/flink/rocksdb,/data11/flink/rocksdb,/data12/flink/rocksdb



注意:务必将目录配置到多块不同的磁盘上,不要配置单块磁盘的多个目录,这里配置多个目录是为了让多块磁盘来分担压力。



如下图所示是笔者测试过程中磁盘的 IO 使用率,可以看出三个大状态算子的并行度分别对应了三块磁盘,这三块磁盘的 IO 平均使用率都保持在 45% 左右,IO 最高使用率几乎都是 100%,而其他磁盘的 IO 平均使用率为 10% 左右,相对低很多。由此可见使用 RocksDB 做为状态后端且有大状态的频繁读写操作时,对磁盘 IO 性能消耗确实比较大。





上述属于理想情况,当设置多个 RocksDB 本地磁盘目录时,Flink 会随机选择要使用的目录,所以就可能存在三个并行度共用同一目录的情况。



如下图所示,其中两个并行度共用了 sdb 磁盘,一个并行度使用 sdj 磁盘。可以看到 sdb 磁盘的 IO 平均使用率已经达到了 91.6%,此时 sdb 的磁盘 IO 肯定会成为整个 Flink 任务的瓶颈,会导致 sdb 磁盘对应的两个并行度吞吐量大大降低,从而使得整个 Flink 任务吞吐量降低。





如果服务器挂载的硬盘数量较多,一般不会出现该情况,但是如果任务重启后吞吐量较低,可以检查是否发生了多个并行度共用同一块磁盘的情况。



Flink 可能会出现多个并行度共用同一块磁盘的问题,那该如何解决呢?



二、常用的负载均衡策略



从现象来看,为 RocksDB 分配了 12 块磁盘,仅仅有 3 个并行度需要使用 3 块磁盘,但是有一定几率 2 个并行度共用同一块磁盘,甚至可能会有很小的几率 3 个并行度共用同一块磁盘。这样我们的 Flink 任务很容易因为磁盘 IO 成为瓶颈。



上述分配磁盘的策略,实际上就是业界的负载均衡策略。通用的负载均衡策略有 hash、随机以及轮循等策略。



Hash 策略



任务本身经过某种 hash 策略后,将压力分担到多个 Worker 上。对应到上述场景,就是将多个 slot 使用的 RocksDB 目录压力分担到多块磁盘上。但是 hash 可能会有冲突的情况,hash 冲突表示多个不同的 Flink 并行度,经过 hash 后得到的 hashCode 一样,或者 hashCode 对硬盘数量求余后被分配到同一块硬盘。



Random 策略



随机策略是每来一个 Flink 任务,生成一个随机数,将压力随机分配到某个 Worker 上,也就是将压力随机分配到某块磁盘。但是随机数也会存在冲突的情况。



Round Robin 策略



轮循策略比较容易理解,多个 Worker 轮流接收数据即可,Flink 任务第一次申请 RocksDB 目录时使用目录1,第二次申请目录时使用目录2,依次申请即可。该策略是分配任务数最均匀的策略,如果使用该策略会保证所有硬盘分配到的任务数相差最大为 1。



最低负载策略 / Least Response Time(最短响应时间 )策略



根据 Worker 的响应时间来分配任务,响应时间短说明负载能力强,应该多分配一些任务。对应到上述场景就是检测各个磁盘的 IO 使用率,使用率低表示磁盘 IO 比较空闲,应该多分配任务。



指定权重策略



为每个 Worker 分配不同的权重值,权重值高的任务分配更多的任务,一般分配的任务数与权重值成正比。



例如 Worker0 权重值为 2,Worker1 权重为 1,则分配任务时 Worker0 分配的任务数尽量分配成 Worker1 任务数的两倍。该策略可能并不适合当前业务场景,一般相同服务器上每个硬盘的负载能力相差不会很大,除非 RocksDB 的 local dir 既包含 SSD 也包含 HDD。



三、源码中如何分配磁盘?



笔者线上使用 Flink 1.8.1 版本,出现了有些硬盘分配了多个并行度,有些硬盘一个并行度都没有分配。可以大胆的猜测一下,源码中使用 hash 或者 random 的概率比较高,因为大多数情况下,每个硬盘只分到一个任务,小几率分配多个任务(要解决的就是这个小几率分配多个任务的问题)。



如果使用轮循策略,肯定会保证每个硬盘都分配一个并行度以后,才会出现单硬盘分配两个任务的情况。而且轮循策略可以保证分配的硬盘是连续的。



直接看 RocksDBStateBackend 类的部分源码:



/** Base paths for RocksDB directory, as initialized.
这里就是我们上述设置的 12 个 rocksdb local dir */
private transient File[] initializedDbBasePaths;

/** The index of the next directory to be used from {@link #initializedDbBasePaths}.
下一次要使用 dir 的 index,如果 nextDirectory = 2,
则使用 initializedDbBasePaths 中下标为 2 的那个目录做为 rocksdb 的存储目录 */
private transient int nextDirectory;

// lazyInitializeForJob 方法中, 通过这一行代码决定下一次要使用 dir 的 index,
// 根据 initializedDbBasePaths.length 生成随机数,
// 如果 initializedDbBasePaths.length = 12,生成随机数的范围为 0-11
nextDirectory = new Random().nextInt(initializedDbBasePaths.length);



分析完简单的源码后,我们知道了源码中使用了 random 的策略来分配 dir,跟我们所看到的现象能够匹配。随机分配有小概率会出现冲突。(写这篇文章时,Flink 最新的 master 分支代码仍然是上述策略,尚未做任何改动)



四、使用哪种策略更合理?(各种策略带来的挑战)



random 和 hash 策略在任务数量比较大时,可以保证每个 Worker 承担的任务量基本一样,但是如果任务量比较小,例如将 20 个任务通过随机算法分配给 10 个 Worker 时,就会出现有的 Worker 分配不到任务,有的 Worker 可能分配到 3 或 4 个任务。所以 random 和 hash 策略不能解决 rocksdb 分配磁盘不均的痛点,那轮循策略和最低负载策略呢?



轮循策略



轮循策略可以解决上述问题,解决方式如下:



// 在 RocksDBStateBackend 类中定义了
private static final AtomicInteger DIR_INDEX = new AtomicInteger(0);

// nextDirectory 的分配策略变成了如下代码,每次将 DIR_INDEX + 1,然后对 dir 的总数求余
nextDirectory = DIR_INDEX.getAndIncrement() % initializedDbBasePaths.length;



通过上述即可实现轮循策略,申请磁盘时,从 0 号磁盘开始申请,每次使用下一块磁盘即可。



■ 带来的问题:



Java 中静态变量属于 JVM 级别的,每个 TaskManager 属于单独的 JVM,所以 TaskManager 内部保证了轮循策略。如果同一台服务器上运行多个 TaskManager,那么多个 TaskManager 都会从 index 为 0 的磁盘开始使用,所以导致 index 较小的磁盘会被经常使用,而 index 较大的磁盘可能经常不会被使用到。



■ 解决方案 1:



DIR_INDEX 初始化时,不要每次初始化为 0,可以生成一个随机数,这样可以保证不会每次使用 index 较小的磁盘,实现代码如下所示:



// 在 RocksDBStateBackend 类中定义了
private static final AtomicInteger DIR_INDEX = new AtomicInteger(new Random().nextInt(100));



但是上述方案不能完全解决磁盘冲突的问题,同一台机器上 12 块磁盘,TaskManager0 使用 index 为 0、1、2 的三块磁盘,TaskManager1 可能使用 index 为 1、2、3 的三块磁盘。结果就是 TaskManager 内部来看,实现了轮循策略保证负载均衡,但是全局来看,负载并不均衡。



■ 解决方案 2:



为了全局负载均衡,所以多个 TaskManager 之间必须通信才能做到绝对的负载均衡,可以借助第三方的存储进行通信,例如在 Zookeeper 中,为每个服务器生成一个 znode,znode 命名可以是 host 或者 ip。使用 Curator 的 DistributedAtomicInteger 来维护 DIR_INDEX 变量,存储在当前服务器对应的 znode 中,无论是哪个 TaskManager 申请磁盘,都可以使用 DistributedAtomicInteger 将当前服务器对应的 DIR_INDEX + 1,从而就可以实现全局的轮循策略。



DistributedAtomicInteger 的 increment 的思路:先使用 Zookeeper 的 withVersion api 进行 +1 操作(也就是 Zookeeper 提供的 CAS api),如果成功则成功;如果失败,则使用分布式互斥锁进行 +1 操作。



基于上述描述,我们得到两种策略来实现轮循,AtomicInteger 只能保证 TaskManager 内部的轮循,不能保证全局轮循。如果要基于全局轮循,需要借助 Zookeeper 或其他组件来实现。如果对轮循策略要求比较苛刻,可以使用基于 Zookeeper 的轮循策略,如果不想依赖外部组件则只能使用 AtomicInteger 来实现。



最低负载策略



思想就是 TaskManager 启动时,监测所有 rocksdb local dir 对应的磁盘最近 1 分钟或 5 分钟的 IO 平均使用率,筛掉 IO 使用率较高的磁盘,优先选择 IO 平均使用率较低的磁盘,同时在 IO 平均使用率较低的磁盘中,依然要使用轮循策略来实现。



■ 面临的问题



  • Flink 任务启动时,只能拿到磁盘当前的 IO 使用率,是一个瞬时值,会不会不靠谱?

  • Flink 任务启动,不可能等待任务先采集 1 分钟 IO 使用率以后,再去启动。

  • 不想依赖外部监控系统去拿这个 IO 使用率,要考虑通用性。

  • 假设已经拿到了所有硬盘最近 1 分钟的 IO 使用率,该如何去决策呢?

  • 对于 IO 平均使用率较低的磁盘中,依然要使用轮循策略来实现。

  • IO 平均使用率较低,这里的较低不好评判,相差 10% 算低,还是 20%、30%。

  • 而且不同的新任务对于磁盘的使用率要求也是不一样的,所以评判难度较大。



■ 新思路(discussing)



启动阶段不采集硬盘的负载压力,使用之前的 DistributedAtomicInteger 基本就可以保证每个硬盘负载均衡。但是任务启动后一段时间,如果因为 Flink 任务导致某个磁盘 IO 的平均使用率相对其他磁盘而言非常高。我们可以选择迁移高负载硬盘的数据到低负载硬盘。



基于此分析,最低负载策略比较麻烦,笔者目前尚未实现此策略。



五、总结



本文分析了目前 Flink 使用大状态时遇到的问题,并给出了多种解决方案。



目前笔者已经实现了随机、TaskManager 内轮循、基于 Zookeeper 的全局轮循三种策略,并应用到生产环境,可以直接在 flink-conf.yaml 文件中配置策略。目前来看基于 Zookeeper 的全局轮循策略非常好。之后尽量会回馈给社区。



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Apache Flink 中文社区 2020.04.29 加入

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