Apache Flink 在斗鱼的应用与实践

摘要:本文整理自斗鱼实时计算负责人夏畅在 Flink Forward Asia 2021 行业实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:

  1. 背景介绍
  2. 实时平台建设
  3. 实时数仓探索
  4. 未来发展与展望

背景介绍

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斗鱼成立于 2014 年,是一家致力于为所有人带来欢乐的,弹幕式直播分享平台。在斗鱼,实时计算发展得并不算早。

2018 年前后,为了满足一些近实时数据需求,如 5 分钟、1 小时等场景,先后引入了 Spark streaming 和 Storm 技术。随着业务的持续发展,实时指标的需求愈加多样性,Spark streaming 和 Strom 也越加难以支持。

大概在 2019 年,斗鱼引入了 Flink 技术,起初以 Flink jar 的开发方式,来支持这类实时数据需求。但 Flink jar 的方式使用起来门槛和成本还是太高了。

在 19 年底 20 年初,设计开发落地了基于 K8s 的 Flink 实时计算平台,同时支持以 SQL 和 JAR 两种方式的作业开发,在内部这个平台称为 “玄武计算平台”。

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玄武计算平台上线后,支撑了不少业务场景,如广告、大屏,推荐、系统监控、风控,数据分析和实时标签等。

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截止到 2021 年 3 季度,斗鱼实时计算平台的用户数达到 100+,Vcore 达到 2000+,作业数达到 500+,日处理数据量超过千亿条。

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实时平台建设

在建设玄武实时计算平台之前,我们主要以 Flink jar 的方式开发,有以下几个痛点:

  • 开发门槛高;

  • 部署成本高;

  • 没有监控告警;

  • 没有作业版本管理。

基于以上四点,我们设计开发了自己的实时计算平台。

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玄武实时计算平台构建在 K8s 集群之上,支持多个 Flink 版本,一站式实时数据开发平台。架构上从上到下,可以分为四层:平台层、服务层、调度层、以及 K8s 集群层。

  • 平台层:提供包括元数据管理、作业管理、作业运维、案例示范、监控大盘、调度管理、告警管理等用户交互功能。

  • 服务层:分为 Flink 作业服务和 Flink 网关服务,提供 SQL 校验、SQL 调试、作业运行、作业停止、日志查询等能力。

  • 调度层:借助 K8s 的容器镜像,实现 Flink 多个版本的共存。每个 Flink 版本都对应一个 K8s 的镜像,从而实现作业版本的随时切换。当然,为了实现一个 SQL 在多个 Flink 版本下通用,我们还做了一层 SQL 的映射,主要为了解决 Flink 版本间 connector 的配置差异。此外,我们还在调度层内提供了完整的作业状态跟踪机制。

  • K8s 集群层:主要是提供基础的运行环境。

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上图是实时计算平台进行作业开发的实例图。可以看到整个平台提供如下能力:SQL 化作业开发、在线调试、语法校验、作业多版本、元数据管理、配置脱敏、集群管理、参数调优等。

搭建平台的过程中,我们也遇到了不少的挑战。

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第一个挑战是 Flink on K8s 集群的部署资源问题。方案上,我们是使用 Standalone Kubernetes 部署,实际是在 K8s 的集群中,创建了两个实例组。一个实例组用来运行 JM 进程,另一个实例组用来运行 TM 进程。两个实例组之间,通过设置 HA 的集群 id 相同来实现绑定。

JM 实例组运行多个 pod 时,除其中一个作为 master 节点外,其他的 pod 都将以 StandBy 的身份运行;

  • TM 实例组运行多个 pod 时,每一个 pod 都将注册到 JM 上,作为一个作业执行器存在。

  • 为了使资源充分隔离,依托于 K8s 的能力,生产部署时,我们是一个作业创建一个 Flink 集群。我们知道 K8s 创建一个 pod 时,需要指定 CPU 和内存的设置。而 Flink 集群启动的时候,需要在 Flink-conf 文件指定 JM 和 TM 的资源配置。

在这个方案中,我们遇到的挑战就是如何统一设置 K8s 实例资源与 Flink 集群资源。

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平台遇到的第二个挑战,就是如何去监控每个作业的运行状态。方案上,我们将每个作业抽象成一条消息,存放在基于 ZK 开发的消息队列中。并且在消息队列虚化了 5 个状态,Accept、Running、Failed、Cancel 以及 Finish。

每个状态都有一个独立的线程池去监控消费。比如 Running 状态,线程池从消息队列中获取一条作业消息,从中解析 Flink 集群信息,获取 FlinkUI 域名,通过 K8s 的 Nginx Ingress,使用域名去访问 Flink JM Pod,从而获取运行作业的状态。当获取作业状态还是 Running 时,将重入队到队尾,否则将移动到对应状态队列下。

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实时计算平台上线初期,我们又遇到了新的挑战。在 Flink 的集群中,如何读取 Hive 表,以及如何使用 Hive-Udf 函数。

我们将一个 FlinkSQL 的提交拆分成三个部分:作业组装、上下文初始化和 SQL 执行。

作业组装,我们实现了 2 个方式:

  • 第一个是 SDK GET,通过 SDK 封装的方法,请求平台的服务层,去获取作业定义;

  • 第二个是 FILE GET,直接读取当前机器,指定路径下的 SQL 文件,生成作业定义。第二个方式主要是方便本地不依赖平台服务,可快速调试引擎。

上下文初始化部分,分为两个过程:

  • 一个是调优参数的设置,类似常用 HiveSQL 的 Set 命令;

  • 另外一个就是 Catalog 初始化,而 Flink 集群与 Hive 的集成,就是在整个环节实现的。

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以 Hive 为例,在 Catalog 注入之前,平台元数据管理模块有一个 Catalog 初始化的过程,预先将 Catalog 的创建语句存储起来。当一个 Flink 作业提交时,选择需要注入的 Catalog。创建 Catalog,并注册到 Flink 的上下文中,从而实现 Catalog 的元素注入。

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随着任务的增加,对于新手来说,在平台上开发 Flink 作业,从 SQL 编写到上线,往往需要改写数十个版本。平台缺少快速试错的能力。所以我们设计开发了实时监控、实时调试功能。

在架构方面,斗鱼引入了 Flink Gateway Server 对 Flink 集群接口二次分装。包含语法校验、SQL 提交、SQL 状态检查、SQL 停止、SQL mock 等功能。将 Flink 集群和网关服务的日志统一收集。通过预启动 Flink 集群,缩短作业启动时间,达到快速调试的能力。

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实时调试主要分为四个步骤,即 SQL 解析、规则校验、执行计划,和物理执行。

SQL mock 就是改写了原有的 SQL 解析过程。根据 SQL 解析后得到 Node 数,分析 SQL 的血缘关系,去判断 Source 来源表和 Sink 目的表。动态的将 Source 表改写为 dataGen 的数据源,和 Sink 表改写成 console 的数据源。

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动态修改 Source 和 Sink 表的配置,实现数据源的 mock。这个带来的好处是:线上开发 SQL 可直接用于调试,不需要修改,并且也不用担心会产生脏数据,可快速验证 SQL 逻辑是否符合预期。

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Flink 作业的监控告警,使用自定义 Metrics Reporter,将 metrics 指标上报到 Kafka 集群,继而使用 Flink 任务去消费 Kafka 里的 metrics 信息,完成如聚合、补充链路维度等操作,处理后的数据再推送到 Push Gateway,写入 Prometheus 中。最后监控大盘基于 Grafana 绘制。

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斗鱼的监控大盘分为资源监控,稳定性监控,Kafka 监控和 CPU 内存监控。

实时数仓探索

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第一版实时数仓方案,借鉴离线数仓的分层与开发思路,以 Kafka 作为中间层的数据存储。DB 和 LOG 数据分别经过 Canal 和打点服务写入 Kafka,作为实时数据的 ODS 层。

  1. 消费 ODS 层,使用 Flink 做维度补充和清洗等操作后,写回 Kafka,生成 DWD 层数据;

  2. 消费 DWD 层,以分钟、小时的窗口,和指定维度产生聚合数据,写回 Kafka,生成 DWS 层的数据;

  3. 最后消费 DWS 层的数据,写入到 HBase、MySQL、ES、Redis、ClickHouse 等数据源中,供数据服务使用。

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随着业务场景越来越多,这个方案显现出了四个问题:

  • Kafka 数据保留时间有限;

  • 离线、实时数据存储层不统一;

  • 中间层较难直接查询分析;

  • 数据回溯场景不友好。

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基于上诉问题,我们尝试了第二套方案,使用 Iceberg 作为中间层存储。利用前面提到的 Catalog 注入,我们注入了 Iceberg 的元数据,将 DWD、DWS 层使用 Iceberg 来存储。

这个方案解决了使用 Kafka 作为中间层的部分问题,但是又引入了新的问题。Flink 写入 Iceberg 表时,数据的可见性依赖 Checkpoint 的 Commit 操作。因此 Iceberg 数据的延迟取决于 Checkpoint 的周期。而 Checkpoint 是阻塞式操作,往往不建议设置过于小。也就是说 Iceberg 作为中间层会比 Kafka 延迟高。对于时延要求高的场景就不太适合。

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最终我们通过自定义元数据服务,维护库表的 Catalog 信息,以及动态注入 Catalog 能力,实现双方案并行。当然,我们也在继续探索更加便捷的方案去开发实时数仓。

未来发展与展望

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Flink 让实时计算更加简单,斗鱼在搭建实时计算平台过程中也并非一帆风顺。对于实时计算平台未来的发展,我们有三个展望:

  • 第一个是 Flink 的动态扩缩容,实现平台自动化,调整 Flink 作业资源,解决业务数据突增引起的问题;

  • 第二个是简化实时数仓开发模型,降低实时数仓开发门槛,在企业内,将实时数仓真正大规模推广使用;

  • 最后一个是完善实时数据质量监控体系,实现实时数据质量可验证与可追溯。

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本文转载自夏畅@斗鱼,原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Fp5Ez0wDDbPPKMK0NCjN3Q。

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