Flink SQL 核心解密 —— 提升吞吐的利器 MicroBatch

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数据抖动的本质意味是 retract 和 accumulate 消息是另另几个事务中的另另几个操作,有后后这另另几个操作的上方结果被用户看多了,也可是我传统数据库 ACID 中的隔离性(I) 中最弱的 READ UNCOMMITTED 的事务保障。要从根本上外理这些间题的思路是,何如原子居于理 retract & accumulate 的消息。如上文所述的 MicroBatch 策略,借助 watermark 划批,watermark 不必插在 retract & accumulate 上方,越来越 watermark 可是我事务的天然冰分界。按照 watermark 来外理批次可不都还可以 达到原子外理 retract & accumulate 的目的。从而外理抖动间题。

事先 亲们在 Flink SQL 中支持了 MiniBatch, 在支持高吞吐场景发挥了重要作用。今年亲们在 Flink SQL 性能优化中一项重要的改进可是我升级了微批模型,亲们称之为 MicroBatch,也叫 MiniBatch2.0。

MicroBatch 是使用一定的延迟来换取血块吞吐的策略,意味用户有超低延迟的要求语录,不建议开启微批外理。MicroBatch 目前对于无限流的聚合、Join 都有显著的性能提升,可是我建议开启。意味遇到了上述的数据抖动间题,也建议开启。

亲们利用另另几个 DAU 作业进行了性能测试对比,在相同的 allowLatency(6秒)配置的情况表下,MicroBatch 能得到更高的吞吐,有后后还能得到与 MiniBatch 相同的端到端延迟!

MicroBatch 的另另几个典型应用场景可是我 Group Aggregate。这些简单的求和例子:

这里将 watermark 作为划分批次的特殊事件是很有意思的这些。Watermark 是另另几个非常强大的工具,一般亲们用来衡量业务时间的进度,外理业务时间乱序的间题。但嘴笨 换另另几个维度,它不必 否用来衡量全局系统时间的进度,从而非常巧妙地外理数据划批的间题。

当第一层count distinct的结果从60 上升到101时,它会发出 -60 , +101 的两条消息。当第二层的 SUM 会依次收到这两条消息并外理,假设此时 SUM 值是 900,越来越在外理 -60 时,会先发出 60 0 的结果值,有后后外理 +101 时,再发出 901 的结果值。从用户端的感受可是我买家数从 900 降到了 60 0 又上升到了 901,亲们称之为数据抖动。而理论上买家数只应该只增不减的,可是我亲们也总是在思考何如外理这些间题。

MicroBatch 的提出可是我为了外理 MiniBatch 遇到的上述间题。MicroBatch 引入了 watermark 来控制聚合节点的定时触发功能,用 watermark 作为特殊事件插入数据流中将数据流切分成相等时间间隔的另另几个个批次。实现原理如下所示:

MicroBatch 在内存维度目前仍然与 MiniBatch 一样,使用 size 参数来控制条数。有后后将来会基于内存管理,将缓存的数据存于管理好的内存块中(BytesHashMap),从而减少 Java 对象的空间成本,减少 GC 的压力和外理 OOM。

另外,仍然是上述的性能测试对比,可不都还可以 发现运行稳定后 MicroBatch 的队列使用率平均值在 60 % 以下,而 MiniBatch 基本是总是居于队列满载下。说明 MicroBatch 比 MiniBatch 更加稳定,更不容易引起反压。

有后后这些策略有以下几个间题:

在设计和实现 Flink 的流计算算子时,亲们一般会把“面向情况表编程”作为第一准则。意味在流计算中,为了保证情况表(State)的一致性,须要将情况表数据存储在情况表后端(StateBackend),由框架来做分布式快照。而目前主要使用的RocksDB,Niagara情况表后端一定会在每次read和write操作时居于序列化和反序列化操作,甚至是磁盘的 I/O 操作。有后后情况表的相关操作通常一定会成为整个任务的性能瓶颈,情况表的数据特征设计以及对情况表的每一次访问都须要一阵一阵注意。

MicroBatch 目前只支持无限流的聚合和 Join,暂不支持 Window Aggregate。所事先 续 Window Aggregate 会重点支持 MicroBatch 策略,以提升吞吐性能。此人 面,MicroBatch 的内存会考虑使用二进制的数据特征管理起来,提升内存的利用率和减轻 GC 的影响。

微批的核心思想可是我缓存一小批数据,在访问情况表情况表时,多个同 key 的数据就只须要居于一次情况表的操作。当批次内数据的 key 重复率较大时,能显著降低对情况表的访问频次,从而大幅提高吞吐。MicroBatch 和 MiniBatch 的核心机制是一样的,可是我攒批,有后后触发计算。可是我攒批策略不太一样。亲们先讲解触发计算时是何如节省情况表访问频次的。

当开启 MicroBatch 时,对于缓存下来的 N 条数据同去触发,同 key 的数据只会读写情况表一次。这些上图缓存的 4 条 A 的记录,只会对情况表读写各一次。可是我当数据的 key 的重复率越大,攒批的大小越大,越来越对情况表的访问会越少,得到的吞吐量越高。

MicroBatch 会在数据源事先 插入另另几个 MicroBatchAssigner 的节点,用来定时发送 watermark,其间隔是用户配置的延时参数,如10s。越来越每隔10s,不管数据源有越来越数据,一定会发另另几个当前系统时间戳的 watermark 下去。另另几个节点的当前 watermark 取自所有 channel 的最小 watermark 值,可是我当聚合节点的 watermark 值前进时,也就意味攒齐了上游的另另几个批次,亲们就可不都还可以 触发这些批次了。外理完这些批次后,须要将当前 watermark 广播给下游所有 task。当下游 task 收齐上游 watermark 时,也会触发批次。原本批次的触发会从上游到下游逐级触发。

MiniBatch 攒批策略在内存维度是通过统计输入条数,当输入的条数超过用户配置的 blink.miniBatch.size 时,就会触发批次以外理 OOM。有后后 size 参数并都有很好评估,一方面当 size 配的过大,意味会被抛弃保护内存的作用;而当 size 配的太小,又会意味攒批波特率降低。

有后后与 MiniBatch 策略相比,MicroBatch 具有以下优点:

所谓数据抖动间题是指,两层 AGG 时,第一层 AGG 发出的更新消息会拆成两条独立的消息被下游消费,分别是retract 消息和 accumulate 消息。而当第二层 AGG 消费这两条消息时也会发出两条消息。原本端看多可是我数据会有抖动的间题。这些下面的例子,统计买家数,这里做了两层打散,第一层先做 UV 统计,第二级做SUM。

攒批策略一般分成另另几个维度,另另几个是延时,另另几个是内存。延时即控制多久攒一次批,这也是用来权衡吞吐和延迟的重要参数。内存即为了外理瞬间 TPS 太大意味内存无法存下缓存的数据,外理造成 Full GC 和 OOM。下面会分别介绍旧版 MiniBatch 和 新版 MicroBatch 在这另另几个维度上的区别。

MicroBatch默认关闭,开启方式:

MiniBatch 攒批策略的延时维度是通过在每个聚合节点注册单独的定时器来实现,时间分配策略采用简单的均分。比如另另几个多 aggregate 节点,用户配置 10s 的 MiniBatch,越来越每个节点会分配2.5s,这些下图所示:

如上图所示,当未开启 MicroBatch 时,Aggregate 的外理模式是每来三根绳子 数据,查询一次情况表,进行聚合计算,有后后写入一次情况表。当有 N 条数据时,须要操作 2*N 次情况表。