从 Spark Streaming 到 Apache Flink:bilibili 实时平台的架构与实践

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从 Spark Streaming 到 Apache Flink:bilibili 实时平台的架构与实践

ApacheFlink 2020-02-20 16:54:38 浏览1110
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摘要:本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享,基于对 bilibili 实时计算的痛点分析,详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面:

一、实时计算的痛点
二、Saber 的平台演进
三、结合 AI 的案例实践
四、未来的发展与思考

重要:点击「PPT」可下载 Flink Forward Asia 大会全部PPT。

一、实时计算的痛点

1.痛点

各个业务部门进行业务研发时都有实时计算的需求。早期,在没有平台体系做支撑时开发工作难度较大,由于不同业务部门的语言种类和体系不同,导致管理和维护非常困难。其次,bilibili 有很多关于用户增长、渠道投放的分析等 BI 分析任务。而且还需要对实时数仓的实时数据进行清洗。此外,bilibili 作为一个内容导向的视频网站,AI 推荐场景下的实时计算需求也比较强烈。

2.痛点共性

  • 开发门槛高:基于底层实时引擎做开发,需要关注的东西较多。包括环境配置、语言基础,而编码过程中还需要考虑数据的可靠性、代码的质量等。其次,市场实时引擎种类多样,用户选择有一定困难。

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  • 运维成本高:运维成本主要体现在两方面。首先是作业稳定性差。早期团队有 Spark 集群、YARN 集群,导致作业稳定性差,容错等方面难以管理。其次,缺乏统一的监控告警体系,业务团队需要重复工作,如计算延时、断流、波动、故障切换等。

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  • AI 实时工程难:bilibili 客户端首页推荐页面依靠 AI 体系的支撑,早期在 AI 机器学习方面遇到非常多问题。机器学习是一套算法与工程交叉的体系。工程注重的是效率与代码复用,而算法更注重特征提取以及模型产出。实际上 AI 团队要承担很多工程的工作,在一定程度上十分约束实验的展开。另外,AI 团队语言体系和框架体系差异较大,所以工程是基建体系,需要提高基建才能加快 AI 的流程,降低算法人员的工程投入。

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3.基于 Apache Flink 的流式计算平台

为解决上述问题,bilibili 希望根据以下三点要求构建基于 Apache Flink 的流式计算平台。

  • 第一点,需要提供 SQL 化编程。bilibili 对 SQL 进行了扩展,称为 BSQL。BSQL 扩展了 Flink 底层 SQL 的上层,即 SQL 语法层。
  • 第二点,DAG 拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的 Pipeline,另一方面用户也可以使用原生 Jar 方式进行编码。
  • 第三点,作业的一体化托管运维。

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涵盖场景:bilibili 流式计算平台主要涵盖四个方面的场景。

  • AI 工程方向,解决了广告、搜索、推荐的流式 Joiner 和维表 Joiner;
  • 实时计算的特征支持,支持 Player 以及 CDN 的质量监控。包括直播、PCU、卡顿率、CDN 质量等;
  • 用户增长,即如何借助实时计算进行渠道分析、调整渠道投放效果;
  • 实时 ETL,包括 Boss 实时播报、实时大屏、看板等。

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二、Saber 的平台演进

1.平台架构

实时平台由实时传输和实时计算两部分组成,平台底层统一管理元数据、血缘、权限以及作业运维等。实时传输主要负责将数据传入到大数据体系中。实时计算基于 BSQL 提供各种应用场景支持。

如下图所示,实时传输有 APP 日志、数据库 Binlog、服务端日志或系统日志。bilibili 内部的 Lancer 系统解决数据落地到 Kafka 或 HDFS。计算体系主要围绕 Saber 构建一套 BSQL,底层基于 YARN 进行调度管理。

上层核心基于 Flink 构建运行池。再向上一层满足多种维表场景,包括 MySQL、Redis、HBase。状态(State)部分在 RocksDB 基础上,还扩展了 MapDB、Redis。Flink 需要 IO 密集是很麻烦的问题,因为 Flink 的资源调度体系内有内存和 CPU,但 IO 单位未做统一管理。当某一个作业对 IO 有强烈的需求时,需要分配很多以 CPU 或内存为单位的资源,且未必能够很好的满足 IO 的扩展。所以本质上 bilibili 现阶段是将 IO 密集的资源的 State 转移到 Redis 上做缓解。数据经过 BSQL 计算完成之后传输到实时数仓,如 Kafka、HBase、ES 或 MySQL、TiDB。最终到 AI 或 BI、报表以及日志中心。

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2. 开发架构设计

(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是 Saber-Streamer,主要进行作业提交以及 API 管理。下一层是 BSQL 层,主要进行 SQL 的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili 早期使用的引擎是 Spark Streaming,后期扩展了 Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储层,右侧为指标监控模块。

(2)平台设计准则:Saber 平台系统设计时团队关注其边界以及规范和准则,有以下四个关键点。第一是对 Streaming workflows 进行抽象。第二是数据规范性,保证 schema 完整。第三是通用的 BSQL 解析层。第四是工程效率。

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  • Streaming workflows:下图为流计算模型抽象。大数据计算引擎的本质是数据输入经过一个 function 得到输出,所以 function 本质是一个能够做 DAG 转换的 Transform。Saber 平台期望的流计算抽象形态是提供相应的 Source,计算过程中是一个 Transform 的 DAG,最后有一个 Sink 的输出。

在上述抽象过程中规范语义化标准。即最后输入、输出给定规范标准,底层通过 Json 表达方式提交作业。在没有界面的情况下,也可以直接通过 Json 方式拉起作业。

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  • 让数据说话:数据抽象化。计算过程中的数据源于数据集成的上报。数据集成的上报有一套统一的平台入口。用户首先需要在平台上构建一个输入的数据源。用户选择了一个对应的数据源,平台可以将其分发到 Kafka、 HBase、 Hive 等,并且在分发过程中要求用户定义 Schema。所以在数据集成过程中,可以轻松地管理输入语言的 Schema。计算过程中,用户选择 Input Source,比如选择一个 HBase 的表或 Kafka 的表,此时 Schema 已是强约束的。用户通过平台提供的 BSQL 或者 DAG 的方式进行结果表或者指标的输出。

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  • BSQL 通用设计:BSQL 是遵照 Streaming workflows 设计的思想,核心工作围绕 Source、Transform 以及 Sink。Transform 主要依托 Flink SQL,所以 BSQL 更多是在 Source 和 Sink 上进行分装,支持 DDL 的分装。此处 DDL 参照阿里云对外资料进行了扩展。另外,BSQL 针对计算过程进行了优化,如针对算子计算的数据倾斜问题采取分桶 + hash 策略进行打扫。针对 distinct 类 count,非精准计算采用 Redis 的 HyperLogLog。

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  • BSQL 解析模型:BSQL 解析模型拓扑展开如下图。当用户提交了一个 SQL,目标是将 SQL 转化成树。之后可以获取 SqlNode 节点。SqlNode 节点中有很多元数据信息。在 SqlNode 树的情况下实现 Table 解析器,将不同的 SqlNode 节点转化成 Flink 相应的 Streamer 进行映射。

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  • BSQL 执行流程:用户提交 SQL,BSQL 首先进行验证并构建 SQL 树。验证与构建主要是提取表名、字段信息,从元数据库中提取 schema 验证 SQL 的规范性、完整性和合法性。验证完成后,将输入表和结果表注册到 Flink 的运行时态,其中还包括 UDF 和 watermark 信息的完善。另外,平台对 SQL 有一些扩展。第三块是扩展的核心工作,将 SQL 树中扩展的子树转换为新的节点,然后将 SQL 的 DAG 提交到 Flink 上运行。

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  • 效果展示-DAG:如下图所示,DAG 产品展示,包括并行度的设计、日志、监控指标告警输出。

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  • 效果展示-BSQL:用户根据选择的表的输入源的 schema 编写相应的 SQL。最后选择相应 UDF 就可以提交到相应集群。

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  • 效果展示-作业调试:如下图所示为平台支持的作业调试。如果只有 SQL 开发却没有作业调试环节,是令用户痛苦的。故平台支持通过文件上传的方式以及线上采样的方式进行作业调试 SQL。

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  • 效果展示-作业运维:平台提供给用户一些监控指标、用户可自定义扩展的指标以及 bilibili 实现的一些特殊 SQL 的自定义指标。下图所示为部分队列的运行情况。

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三、结合 AI 的案例实践

1.AI - 机器学习现状

AI 体系中有 Offline 和 Online 过程。Online(线上训练)根据流量做 A/B 实验,根据不同实验的效果做推荐。同时每个实验需要有相应的模型 push 到线上。AI 的痛点集中在 Offline(离线训练)。Offline 则通过流式方式进行训练。下图是 Offline 流式训练早期情况。用户需要构建流和流的实时 join,从而产出实时 label 流。而流和维表及特征信息的 join 来产出实时 instance 流,但早期相关的工程服务存在着单点问题,服务质量、稳定性带来的维护成本也很高,致使 AI 在早期 Pipeline 的构建下投入非常大。

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2.弊端与痛点

  • 数据时效性:数据时效性无法得到保证。很多数据是通过离线方式进行计算,但很多特征的时效性要求非常高。
  • 工程质量:单点工程不利于服务扩展以及稳定性保障。
  • 工程效率:每一个实验都有较高门槛,需要做 Label 生产,Features 计算以及 Instance 拼接。在不同业务线,不同场景的推荐背后,算法同学做工程工作。他们掌握的语言不同,导致工程上语言非常乱。另外,流、批不一致,模型的训练在实时环境与离线批次环境的工程差异很大,其背后的逻辑相似,导致人员投入翻倍增长。

3.模型训练的工程化

构建一套基于 Saber-BSQL、Flink 引擎的数据计算 Pipeline,极大简化 Instance 流的构建。其核心需要解决以下三个问题:Streaming Join Streaming(流式 SJoin),Streaming Join Table(维表 DJoin),Real-time Feature(实时特征)。

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  • SJoin-工程背景:流量规模大,如 bilibili 首页推荐的流量,AI 的展现点击 Join,来自全站的点击量和展现。此外,不仅有双流 Join,还有三流及以上的 Join,如广告展现流、点击流、搜索查询流等。第三,不同 Join 对 ETL 的清洗不同。如果不能通过 SQL 的方式进行表达,则需要为用户提供通用的扩展,解决不同业务对 Join 之前的定制化 ETL 清洗。第四,非典型 A Left Join B On Time-based Window 模型。主流 A 在窗口时间内 Join 成功后,需要等待窗口时间结束再吐出数据,延长了主流 A 在窗口的停留时间。此场景较为关键,bilibili 内部不仅广告、AI、搜索,包括直播都需要类似的场景。因为 AI 机器学习需要正负样本均匀以保证训练效果,所以第四点问题属于强需求。
  • SJoin-工程规模:基于线上实时推荐 Joiner。原始 feed 流与 click 流,QPS 高峰分别在 15w 和 2w,Join 输出 QPS 高峰达到 10w,字节量高峰为 200 M/s。keyState 状态查询量维持在高峰值 60w,包括 read、write、exist 等状态。一小时 window 下,Timer 的 key 量 15w 3600 = 54 亿条,RocksDBState 量达到 200M 3600 = 700G。实际过程中,采用原生 Flink 在该规模下会遇到较多的性能问题,如在早期 Flink 1.3.* 版本,其稳定性会较差。
  • SJoin-技术痛点:下图是 Flink 使用 WindowOperator 时的内部拓扑图。用户打开窗口,每一条记录都是一个 Window 窗口。第一个问题是窗口分配量巨大,QPS 与窗口分配量基本持恒。第二个问题是 Timer Service 每一个记录都打开了一个窗口,在早期原生 Flink 中是一个内存队列,内存队列部分也存在许多问题。底层队列早期是单线程机制,数据 Cache 在内存中,存在许多问题。

简单总结其技术痛点,首先,Timer 性能较差,且内存消耗大。第二,Value RocksDB State 在 compact 时会导致流量抖动。类似 HBase,多 level 的 compact 会造成性能抖动和写放大。第三,重启流量过大时,由于 Timer 早期只有内存队列,Window 和 Keystate 恢复周期不可控。从磁盘加载大量数据耗时长,服务 recovery 时间久。

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  • SJoin-优化思路:首先是 Timer 优化升级。早期社区没有更好的解决方案时,bilibili 尝试自研 PersistentTimerManager,后期升级 Flink,采用基于 RocksDB 的 Timer。第二,启用 Redis 作为 ValueState,提高 State 稳定性。第三,扩展 SQL 语法,以支持非典型 A Left Join B On Time-based Window 场景下的 SQL 语义。
  • SJoin 优化-自研 Timer:实现将内存数据达到 Max 之后溢写到磁盘。底层用 MapDB 做磁盘溢写。磁盘溢写原理是 LSM 模型,同样存在数据抖动问题。由于窗口是 1 小时,相当于数据以 1 小时为单位进行 State 管理。如下图右侧所示,当 0 点到 1 点的 1 小时,由于记录在 1 小时后才会吐出,数据进来只有写的动作。在 1 点到 2 点,数据会写入到新的 State,0 点到 1 点的 State 已经到达窗口时间,进行数据吐出。自研 Timer 很好地解决了数据的读写问题和抖动问题。但是由于自研 Timer 缺乏 CheckPoint 机制,如果节点上的磁盘出现故障,会导致 State 数据丢失。

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  • SJoin 优化-RocksDBTimer:升级 Flink 版本,引入基于 RocksDB 的 Timer。升级后架构如下图所示。数据从 Kafka 获取 Topic-Feed 和 Topic-Click,首先对其进行一层清洗,然后进入自定义的 Joiner Operator 算子。算子做两件事,将主流数据吐到 Redis 中,由 Redis 做 State,同时将需要开窗口的 Key 存储注册到 Timer Service 中。接下来利用 Timer Service 原生的 CheckPoint 开启增量 CheckPoint 过程。当 OnTimer 到达时间后,就可以吐出数据。非常此方案契合 SJoin 在高吞吐作业下的要求。

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  • SJoin 优化-引入 KVStore:Flink 原生 State 无法满足要求,在对 Value、IO 要求高时抖动严重,RocksDBState 实际使用中会出现抖动问题。对此,bilibili 尝试过多种改进方案。开 1 小时窗口,数据量约 700G,双流 1 小时窗口总流量达到 TB 级别。采用分布式 KVStore 存储,后续进行压缩后数据量约 700G。

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  • SJoin 优化-扩展 SQL 语法:扩展 SQL 的功能诉求是展现流等待 1 小时窗口,当点击流到达时,不立即吐出 Join 完成的数据,而等待窗口结束后再吐出。故扩展了 SQL 语法,虽然目前未达到通用,但是能满足诸多部门的 AI 需求。语法支持 Select * from A left(global)$time window and $time delay join B on A.xx=B.xx where A.xx=xx。给用户带来了很大收益。

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进行 SQL 语义扩展主要有两个关键点。SQL 语义的定义顶层通过 Calcite 扩展 JoinType。首先将 SQL 展开成 SQL 树。SQL 树的一个节点为 left(global)$time window and $time delay join。抽取出该子树,自定义逻辑转换规则。在此定义了 StreamingJoinRute,将该子树转换为新的节点。通过 Flink 提供的异步 IO 能力,将异步子树转换为 Streaming Table,并将其注册到 Flink 环境中。通过以上过程支持 SQL 表达。

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  • DJoin-工程背景:bilibili 对于维表数据要求不同。比如一些维表数据很大,以 T 为单位,此时如果用 Redis 存储会造成浪费。而有一些维表数据很小,如实时特征。同时,维表数据更新粒度不同,可以按天更新、按小时更新、按分钟更新等。

另外,维表性能要求很高。因为 AI 场景会进行很多实验,例如某一个特征比较好,就会开很多模型、调整不同参数进行实验。单作业下实验组越多,QPS 越高,RT 要求越高。不同维表存储介质有差异,对稳定性有显著影响。调研中有两种场景。当量比较小,可以使用 Redis 存储,稳定性较好。当量很大,使用 Redis 成本高,但 HBase CP 架构无法保证稳定性。

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  • DJoin-工程优化:需要针对维表 Join 的 SQL 进行语法支持。包括 Cache 优化,当用户写多条 SQL 的维表 Join 时,需要提取多条 SQL 维表的 Key,并通过请求合并查询维表,以提高 IO,以及流量均衡优化等。第二,KV 存储分场景支持,比如 JDBC、KV。KV 场景中,对百 G 级别使用 Redis 实时更新实时查询。T 级别使用 HBase 多集群,比如通过两套 HBase,Failover+LoadBalance 模式保证 99 线 RT 小于 20ms,以提高稳定性。

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  • DJoin-语法扩展:DJoin 语法扩展与 SJoin 语法扩展类似,对 SQL 树子树进行转化,通过 AsyncIO 进行扩展,实现维表。

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  • DJoin-HBase 高可用:维表数据达到T级别时使用 HBase 进行数据存储。HBase 高可用性采用双 HBase 集群,Failover AB 模式。这时需要考虑两个问题。第一是数据更新机制。数据更新可以是按小时或按天,采用 HFile BulkLoad 模式,串行+ Interval 间隔导入,导入后同步数据预热,以此保证两套HBase 集群的稳定性。第二是数据查询机制。引入 Hystrix 实现服务熔断、降级回退策略。当 A 集群可用性下降时,根据 AB 的 RT 质量,动态切换一定数据到B集群,以保证数据流量均衡。

下图为 HBase 双集群架构。右侧是离线,以天为单位,通过调度框架拉起一个 DAG 进行计算。DAG 的输出经过两层串行的 HBase 的 Sink,串行可以保证数据先写完 A 再写 B。运行时态中通过 Flink、AsyncIO 方式,通过两层 HystrixClient。第一层 HystrixClient 主要对第二层 HystrixClient HBase 的 RT 通信质量进行收集,根据 RT 通信质量将流量动态分发到两套 HBase 集群中。在 A 集群稳定性很好时,流量都在 A 集群跑。当 A 集群出现抖动,会根据失败率动态切换一定配比流量到 B 集群。

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4.模型训练的实时 Pipeline

整个体系解决了 AI 模型训练预生成数据给模型的 Pipeline。展现和点击通过 BSQL 方案实现 Joiner。实时特征数据通过 BSQL 进行计算,离线数据通过离线调度解决。维表的 Join 会通过 BSQL 构成 Pipeline,从而给机器学习团队 Instances 流,训练模型,产出模型。

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四、未来的发展与思考

1.Saber-基础功能完善

越来越多人使用平台时,基础运维是最为关键的。Saber 平台将会完善 SQL IDE 开发,如提供更丰富的版本管理、上下线、任务调试、资源管理、基础操作等。同时将丰富化作业运维。包括 SLA、上线审批、优先级、各类系统监控指标、用户自定义指标告警、作业 OP 操作等。

2.Saber-应用能力提升

Saber 应用能力将会向 AI 方向不断演进。例如模型训练的工程化方面,将引入实验维度概念,通过实验拉起 SQL Pipeline。同时将为做模型训练的同学统一流、批 SQL 复用。并且进行模型实验效果、评估、预警等。实时特征的工程化方面,将会支持多特征复合计算,涵盖特征计算、存储、查询等多个场景。

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