Apache Flink 漫谈系列(04) - State

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Apache Flink 漫谈系列(04) - State

金竹 2018-11-11 09:05:59 浏览3701
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实际问题

在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。那么问题来了: "上一次的计算结果保存在哪里,保存在内存可以吗?",答案是否定的,如果保存在内存,在由于网络,硬件等原因造成某个计算节点失败的情况下,上一次计算结果会丢失,在节点恢复的时候,就需要将历史上所有数据(可能十几天,上百天的数据)重新计算一次,所以为了避免这种灾难性的问题发生,Apache Flink 会利用State存储计算结果。本篇将会为大家介绍Apache Flink State的相关内容。

什么是State

这个问题似乎有些"弱智"?不管问题的答案是否显而易见,但我还是想简单说一下在Apache Flink里面什么是State?State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性,比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果,比如 Apache Kafka 作为数据源时候,我们也要记录已经读取记录的offset,这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的,Apache Flink任务的内部数据(计算数据和元数据属性)的快照。

为什么需要State

与批计算相比,State是流计算特有的,批计算没有failover机制,要么成功,要么重新计算。流计算在 大多数场景 下是增量计算,数据逐条处理(大多数场景),每次计算是在上一次计算结果之上进行处理的,这样的机制势必要将上一次的计算结果进行存储(生产模式要持久化),另外由于 机器,网络,脏数据等原因导致的程序错误,在重启job时候需要从成功的检查点(checkpoint,后面篇章会专门介绍)进行state的恢复。增量计算,Failover这些机制都需要state的支撑。

State 实现

Apache Flink内部有四种state的存储实现,具体如下:

  • 基于内存的HeapStateBackend - 在debug模式使用,不 建议在生产模式下应用;
  • 基于HDFS的FsStateBackend - 分布式文件持久化,每次读写都产生网络IO,整体性能不佳;
  • 基于RocksDB的RocksDBStateBackend - 本地文件+异步HDFS持久化;
  • 还有一个是基于Niagara(Alibaba内部实现)NiagaraStateBackend - 分布式持久化- 在Alibaba生产环境应用;

State 持久化逻辑

Apache Flink版本选择用RocksDB+HDFS的方式进行State的存储,State存储分两个阶段,首先本地存储到RocksDB,然后异步的同步到远程的HDFS。 这样而设计既消除了HeapStateBackend的局限(内存大小,机器坏掉丢失等),也减少了纯分布式存储的网络IO开销。
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State 分类

Apache Flink 内部按照算子和数据分组角度将State划分为如下两类:

  • KeyedState - 这里面的key是我们在SQL语句中对应的GroupBy/PartitioneBy里面的字段,key的值就是groupby/PartitionBy字段组成的Row的字节数组,每一个key都有一个属于自己的State,key与key之间的State是不可见的;
  • OperatorState - Apache Flink内部的Source Connector的实现中就会用OperatorState来记录source数据读取的offset。 

State 扩容重新分配

Apache Flink是一个大规模并行分布式系统,允许大规模的有状态流处理。 为了可伸缩性,Apache Flink作业在逻辑上被分解成operator graph,并且每个operator的执行被物理地分解成多个并行运算符实例。 从概念上讲,Apache Flink中的每个并行运算符实例都是一个独立的任务,可以在自己的机器上调度到网络连接的其他机器运行。

Apache Flink的DAG图中只有边相连的节点🈶网络通信,也就是整个DAG在垂直方向有网络IO,在水平方向如下图的stateful节点之间没有网络通信,这种模型也保证了每个operator实例维护一份自己的state,并且保存在本地磁盘(远程异步同步)。通过这种设计,任务的所有状态数据都是本地的,并且状态访问不需要任务之间的网络通信。 避免这种流量对于像Apache Flink这样的大规模并行分布式系统的可扩展性至关重要。

如上我们知道Apache Flink中State有OperatorState和KeyedState,那么在进行扩容时候(增加并发)State如何分配呢?比如:外部Source有5个partition,在Apache Flink上面由Srouce的1个并发扩容到2个并发,中间Stateful Operation 节点由2个并发并扩容的3个并发,如下图所示:
image
在Apache Flink中对不同类型的State有不同的扩容方法,接下来我们分别介绍。

OperatorState对扩容的处理

我们选取Apache Flink中某个具体Connector实现实例进行介绍,以MetaQ为例,MetaQ以topic方式订阅数据,每个topic会有N>0个分区,以上图为例,加上我们订阅的MetaQ的topic有5个分区,那么当我们source由1个并发调整为2个并发时候,State是怎么恢复的呢?
state 恢复的方式与Source中OperatorState的存储结构有必然关系,我们先看MetaQSource的实现是如何存储State的。首先MetaQSource 实现了ListCheckpointed<T extends Serializable>,其中的T是Tuple2<InputSplit,Long>,我们在看ListCheckpointed接口的内部定义如下:

public interface ListCheckpointed<T extends Serializable>; {
    List<T> snapshotState(long var1, long var3) throws Exception;

    void restoreState(List&lt;T&gt; var1) throws Exception;
}

我们发现 snapshotState方法的返回值是一个List<T>,T是Tuple2<InputSplit,Long>,也就是snapshotState方法返回List<Tuple2<InputSplit,Long>>,这个类型说明state的存储是一个包含partiton和offset信息的列表,InputSplit代表一个分区,Long代表当前partition读取的offset。InputSplit有一个方法如下:

public interface InputSplit extends Serializable {
    int getSplitNumber();
}

也就是说,InputSplit我们可以理解为是一个Partition索引,有了这个数据结构我们在看看上面图所示的case是如何工作的?当Source的并行度是1的时候,所有打partition数据都在同一个线程中读取,所有partition的state也在同一个state中维护,State存储信息格式如下:
image
如果我们现在将并发调整为2,那么我们5个分区的State将会在2个独立的任务(线程)中进行维护,在内部实现中我们有如下算法进行分配每个Task所处理和维护partition的State信息,如下:

List<Integer> assignedPartitions = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < partitions; i++) {
        if (i % consumerCount == consumerIndex) {
                assignedPartitions.add(i);
        }
}

这个求mod的算法,决定了每个并发所处理和维护partition的State信息,针对我们当前的case具体的存储情况如下:
image
那么到现在我们发现上面扩容后State得以很好的分配得益于OperatorState采用了List<T>的数据结构的设计。另外大家注意一个问题,相信大家已经发现上面分配partition的算法有一个限制,那就是Source的扩容(并发数)是否可以超过Source物理存储的partition数量呢?答案是否定的,不能。目前Apache Flink的做法是提前报错,即使不报错也是资源的浪费,因为超过partition数量的并发永远分配不到待管理的partition。

KeyedState对扩容的处理

对于KeyedState最容易想到的是hash(key) mod parallelism(operator) 方式分配state,就和OperatorState一样,这种分配方式大多数情况是恢复的state不是本地已有的state,需要一次网络拷贝,这种效率比较低,OperatorState采用这种简单的方式进行处理是因为OperatorState的state一般都比较小,网络拉取的成本很小,对于KeyedState往往很大,我们会有更好的选择,在Apache Flink中采用的是Key-Groups方式进行分配。

什么是Key-Groups

Key-Groups 是Apache Flink中对keyed state按照key进行分组的方式,每个key-group中会包含N>0个key,一个key-group是State分配的原子单位。在Apache Flink中关于Key-Group的对象是 KeyGroupRange, 如下:

public class KeyGroupRange implements KeyGroupsList, Serializable {
        ...
        ...
        private final int startKeyGroup;
        private final int endKeyGroup;
        ...
        ...
}

KeyGroupRange两个重要的属性就是 startKeyGroup和endKeyGroup,定义了startKeyGroup和endKeyGroup属性后Operator上面的Key-Group的个数也就确定了。

什么决定Key-Groups的个数

key-group的数量在job启动前必须是确定的且运行中不能改变。由于key-group是state分配的原子单位,而每个operator并行实例至少包含一个key-group,因此operator的最大并行度不能超过设定的key-group的个数,那么在Apache Flink的内部实现上key-group的数量就是最大并行度的值。
 
GroupRange.of(0, maxParallelism)如何决定key属于哪个Key-Group
确定好GroupRange之后,如何决定每个Key属于哪个Key-Group呢?我们采取的是取mod的方式,在KeyGroupRangeAssignment中的assignToKeyGroup方法会将key划分到指定的key-group中,如下:

public static int assignToKeyGroup(Object key, int maxParallelism) {
      return computeKeyGroupForKeyHash(key.hashCode(), maxParallelism);
}

public static int computeKeyGroupForKeyHash(int keyHash, int maxParallelism) {
      return HashPartitioner.INSTANCE.partition(keyHash, maxParallelism);
}

@Override
public int partition(T key, int numPartitions) {
      return MathUtils.murmurHash(Objects.hashCode(key)) % numPartitions;
}

如上实现我们了解到分配Key到指定的key-group的逻辑是利用key的hashCode和maxParallelism进行取余操作来分配的。如下图当parallelism=2,maxParallelism=10的情况下流上key与key-group的对应关系如下图所示:
image
如上图key(a)的hashCode是97,与最大并发10取余后是7,被分配到了KG-7中,流上每个event都会分配到KG-0至KG-9其中一个Key-Group中。
每个Operator实例如何获取Key-Groups
 了解了Key-Groups概念和如何分配每个Key到指定的Key-Groups之后,我们看看如何计算每个Operator实例所处理的Key-Groups。 在KeyGroupRangeAssignment的computeKeyGroupRangeForOperatorIndex方法描述了分配算法:

public static KeyGroupRange computeKeyGroupRangeForOperatorIndex(
      int maxParallelism,
      int parallelism,
      int operatorIndex) {
        GroupRange splitRange = GroupRange.of(0, maxParallelism).getSplitRange(parallelism, operatorIndex);
        int startGroup = splitRange.getStartGroup();
        int endGroup = splitRange.getEndGroup();
   return new KeyGroupRange(startGroup, endGroup - 1);
}

public GroupRange getSplitRange(int numSplits, int splitIndex) {
        ...
        final int numGroupsPerSplit = getNumGroups() / numSplits;
        final int numFatSplits = getNumGroups() % numSplits;

        int startGroupForThisSplit;
        int endGroupForThisSplit;
        if (splitIndex &lt; numFatSplits) {
            startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * (numGroupsPerSplit + 1);
            endGroupForThisSplit =   startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit + 1;
        } else {
            startGroupForThisSplit = getStartGroup() + splitIndex * numGroupsPerSplit + numFatSplits;
            endGroupForThisSplit =  startGroupForThisSplit + numGroupsPerSplit;
        }
        if (startGroupForThisSplit &gt;= endGroupForThisSplit) {
                return GroupRange.emptyGroupRange();
        } else {
                return new GroupRange(startGroupForThisSplit, endGroupForThisSplit);
        }
}

上面代码的核心逻辑是先计算每个Operator实例至少分配的Key-Group个数,将不能整除的部分N个,平均分给前N个实例。最终每个Operator实例管理的Key-Groups会在GroupRange中表示,本质是一个区间值;下面我们就上图的case,说明一下如何进行分配以及扩容后如何重新分配。
假设上面的Stateful Operation节点的最大并行度maxParallelism的值是10,也就是我们一共有10个Key-Group,当我们并发是2的时候和并发是3的时候分配的情况如下图:
image
如上算法我们发现在进行扩容时候,大部分state还是落到本地的,如Task0只有KG-4被分出去,其他的还是保持在本地。同时我们也发现,一个job如果修改了maxParallelism的值那么会直接影响到Key-Groups的数量和key的分配,也会打乱所有的Key-Group的分配,目前在Apache Flink系统中统一将maxParallelism的默认值调整到4096,最大程度的避免无法扩容的情况发生。

小结

本篇简单介绍了Apache Flink中State的概念,并重点介绍了OperatorState和KeyedState在扩容时候的处理方式。Apache Flink State是支撑Apache Flink中failover,增量计算,Window等重要机制和功能的核心设施。后续介绍failover,增量计算,Window等相关篇章中也会涉及State的利用,当涉及到本篇没有覆盖的内容时候再补充介绍。

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