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摘要

字节数据中台 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过接收 MQ 中的近实时消息来同步部分元数据。Apache Atlas 对于实时消息的消费处理不满足性能要求，内部使用 Flink 任务的处理方案在 ToB 场景中也存在诸多限制，所以团队自研了轻量级异步消息处理框架，很好的支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景，并详细介绍框架的设计与实现。

背景

动机

字节数据中台 DataLeap 的 Data Catalog 系统基于 Apache Atlas 搭建，其中 Atlas 通过 Kafka 获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中，每台服务器支持的 Kafka Consumer 数量有限，在每日百万级消息体量下，经常有长延时等问题，影响用户体验。

在 2020 年底，我们针对 Atlas 的消息消费部分做了重构，将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来，并编写了 Flink 任务承担这部分工作，比较好的解决了扩展性和性能问题。然而，到 2021 年年中，团队开始重点投入私有化部署和火山公有云支持，对于 Flink 集群的依赖引入了可维护性的痛点。

在仔细的分析了使用场景和需求，并调研了现成的解决方案后，我们决定投入人力自研一个消息处理框架。当前这个框架很好的支持了字节内部以及 ToB 场景中 Data Catalog 对于消息消费和处理的场景。

本文会详细介绍框架解决的问题，整体的设计，以及实现中的关键决定。

需求定义

使用下面的表格将具体场景定义清楚。

相关工作

在启动自研之前，我们评估了两个比较相关的方案，分别是 Flink 和 Kafka Streaming。

Flink 是我们之前生产上使用的方案，在能力上是符合要求的，最主要的问题是长期的可维护性。在公有云场景，那个阶段 Flink 服务在火山云上还没有发布，我们自己的服务又有严格的时间线，所以必须考虑替代；在私有化场景，我们不确认客户的环境一定有 Flink 集群，即使部署的数据底座中带有 Flink，后续的维护也是个头疼的问题。另外一个角度，作为通用流式处理框架，Flink 的大部分功能其实我们并没有用到，对于单条消息的流转路径，其实只是简单的读取和处理，使用 Flink 有些“杀鸡用牛刀”了。

另外一个比较标准的方案是 Kafka Streaming。作为 Kafka 官方提供的框架，对于流式处理的语义有较好的支持，也满足我们对于轻量的诉求。最终没有采用的主要考虑点是两个：

• 对于 Offset 的维护不够灵活：我们的场景不能使用自动提交（会丢消息），而对于同一个 Partition 中的数据又要求一定程度的并行处理，使用 Kafka Streaming 的原生接口较难支持。

• 与 Kafka 强绑定：大部分场景下，我们团队不是元数据消息队列的拥有者，也有团队使用 RocketMQ 等提供元数据变更，在应用层，我们希望使用同一套框架兼容。

设计

概念说明

• MQ Type：Message Queue 的类型，比如 Kafka 与 RocketMQ。后续内容以 Kafka 为主，设计一定程度兼容其他 MQ。

• Topic：一批消息的集合，包含多个 Partition，可以被多个 Consumer Group 消费。

• Consumer Group：一组 Consumer，同一 Group 内的 Consumer 数据不会重复消费。

• Consumer：消费消息的最小单位，属于某个 Consumer Group。

• Partition：Topic 中的一部分数据，同一 Partition 内消息有序。同一 Consumer Group 内，一个 Partition 只会被其中一个 Consumer 消费。

• Event：由 Topic 中的消息转换而来，部分属性如下。

  Event Type：消息的类型定义，会与 Processor 有对应关系；

  Event Key：包含消息 Topic、Partition、Offset 等元数据，用来对消息进行 Hash 操作；

• Processor：消息处理的单元，针对某个 Event Type 定制的业务逻辑。

• Task：消费消息并处理的一条 Pipeline，Task 之间资源是相互独立的。

框架架构

整个框架主要由 MQ Consumer, Message Processor 和 State Manager 组成。

• MQ Consumer：负责从 Kafka Topic 拉取消息，并根据 Event Key 将消息投放到内部队列，如果消息需要延时消费，会被投放到对应的延时队列；该模块还负责定时查询 State Manager 中记录的消息状态，并根据返回提交消息 Offset；上报与消息消费相关的 Metric。

• Message Processor：负责从队列中拉取消息并异步进行处理，它会将消息的处理结果更新给 State Manager，同时上报与消息处理相关的 Metric。

• State Manager：负责维护每个 Kafka Partition 的消息状态，并暴露当前应提交的 Offset 信息给 MQ Consumer。

实现

线程模型

每个 Task 可以运行在一台或多台实例，建议部署到多台机器，以获得更好的性能和容错能力。

每台实例中，存在两组线程池：

• Consumer Pool：负责管理 MQ Consumer Thread 的生命周期，当服务启动时，根据配置拉起一定规模的线程，并在服务关闭时确保每个 Thread 安全退出或者超时停止。整体有效 Thread 的上限与 Topic 的 Partition 的总数有关。

• Processor Pool：负责管理 Message Processor Thread 的生命周期，当服务启动时，根据配置拉起一定规模的线程，并在服务关闭时确保每个 Thread 安全退出或者超时停止。可以根据 Event Type 所需要处理的并行度来灵活配置。

两类 Thread 的性质分别如下：

• Consumer Thread：每个 MQ Consumer 会封装一个 Kafka Consumer，可以消费 0 个或者多个 Partition。根据 Kafka 的机制，当 MQ Consumer Thread 的个数超过 Partition 的个数时，当前 Thread 不会有实际流量。

• Processor Thread：唯一对应一个内部的队列，并以 FIFO 的方式消费和处理其中的消息。

StateManager

在 State Manager 中，会为每个 Partition 维护一个优先队列（最小堆），队列中的信息是 Offset，两个优先队列的职责如下：

• 处理中的队列：一条消息转化为 Event 后，MQ Consumer 会调用 StateManager 接口，将消息 Offset 插入该队列。

• 处理完的队列：一条消息处理结束或最终失败，Message Processor 会调用 StateManager 接口，将消息 Offset 插入该队列。

1. MQ Consumer 会周期性的检查当前可以 Commit 的 Offset，情况枚举如下：

• 处理中的队列堆顶 < 处理完的队列堆顶或者处理完的队列为空：代表当前消费回来的消息还在处理过程中，本轮不做 Offset 提交。

• 处理中的队列堆顶 = 处理完的队列堆顶：表示当前消息已经处理完，两边同时出队，并记录当前堆顶为可提交的 Offset，重复检查过程。

• 处理中的队列堆顶 > 处理完的队列堆顶：异常情况，通常是数据回放到某些中间状态，将处理完的队列堆顶出堆。

注意：当发生 Consumer 的 Rebalance 时，需要将对应 Partition 的队列清空

KeyBy 与 Delay Processing 的支持

因源头的 Topic 和消息格式有可能不可控制，所以 MQ Consumer 的职责之一是将消息统一封装为 Event。

根据需求，会从原始消息中拼装出 Event Key，对 Key 取 Hash 后，相同结果的 Event 会进入同一个队列，可以保证分区内的此类事件处理顺序的稳定，同时将消息的消费与处理解耦，支持增大内部队列数量来增加吞吐。

Event 中也支持设置是否延迟处理属性，可以根据 Event Time 延迟固定时间后处理，需要被延迟处理的事件会被发送到有界延迟队列中，有界延迟队列的实现继承了 DelayQueue，限制 DelayQueue 长度, 达到限定值入队会被阻塞。

异常处理

Processor 在消息处理过程中，可能遇到各种异常情况，设计框架的动机之一就是为业务逻辑的编写者屏蔽掉这种复杂度。Processor 相关框架的逻辑会与 State Manager 协作，处理异常并充分暴露状态。比较典型的异常情况以及处理策略如下：

• 处理消息失败：自动触发重试，重试到用户设置的最大次数或默认值后会将消息失败状态通知 State Manager。

• 处理消息超时：超时对于吞吐影响较大，且通常重试的效果不明显，因此当前策略是不会对消息重试，直接通知 State Manager 消息处理失败。

• 处理消息较慢：上游 Topic 存在 Lag，Message Consumer 消费速率大于 Message Processor 处理速率时，消息会堆积在队列中，达到队列最大长度，Message Consumer 会被阻塞在入队操作，停止拉取消息，类似 Flink 框架中的背压。

监控

为了方便运维，在框架层面暴露了一组监控指标，并支持用户自定义 Metrics。其中默认支持的 Metrics 如下表所示：

线上运维 Case 举例

实际生产环境运行时，偶尔需要做些运维操作，其中最常见的是消息堆积和消息重放。

1. 对于 Conusmer Lag 这类问题的处理步骤大致如下：

• 查看 Enqueue Time，Queue Length 的监控确定服务内队列是否有堆积。

• 如果队列有堆积，查看 Process Time 指标，确定是否是某个 Processor 处理慢，如果是，根据指标中的 Tag 确定事件类型等属性特征，判断业务逻辑或者 Key 设置是否合理；全部 Processor 处理慢，可以通过增加 Processor 并行度来解决。

• 如果队列无堆积，排除网络问题后，可以考虑增加 Consumer 并行度至 Topic Partition 上限。

消息重放被触发的原因通常有两种，要么是业务上需要重放部分数据做补全，要么是遇到了事故需要修复数据。为了应对这种需求，我们在框架层面支持了根据时间戳重置 Offset 的能力。具体操作时的步骤如下：

• 使用服务测暴露的 API，启动一台实例使用新的 Consumer GroupId: {newConsumerGroup} 从某个 startupTimestamp 开始消费

• 更改全部配置中的 Consumer GroupId 为 {newConsumerGroup}

• 分批重启所有实例

总结

为了解决字节数据中台 DataLeap 中 Data Catalog 系统消费近实时元数据变更的业务场景，我们自研了轻量级消息处理框架。当前该框架已在字节内部生产环境稳定运行超过 1 年，并支持了火山引擎上的数据地图服务的元数据同步场景，满足了我们团队的需求。

下一步会根据优先级排期支持 RocketMQ 等其他消息队列，并持续优化配置动态更新，监控报警，运维自动化等方面。

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