Flink在惟品会的实践

本文来自于王新春在2018年7月29日 Flink China社区线下 Meetup·上海站的分享。王新春目前在惟品会负责实时平台相关内容，主要包括实时计算框架和提供实时基础数据，以及机器学习平台的工做。以前在美团点评，也是负责大数据平台工做。他已经在大数据实时处理方向积累了丰富的工做经验。

本文主要内容主要包括如下几个方面：

1. 惟品会实时平台现状
2. Flink在惟品会的实践
3. Flink On K8S
4. 后续规划

1、惟品会实时平台现状

目前在惟品会实时平台并非一个统一的计算框架，而是包括 Storm，Spark，Flink 在内的三个主要计算框架。因为历史缘由，当前在 Storm 平台上的 job 数量是最多的，可是从去年开始，业务重心逐渐切换到 Flink 上面，因此今年在 Flink 上面的应用数量有了大幅增长。

实时平台的核心业务包含八大部分：实时推荐做为电商的重点业务，包含多个实时特征；大促看板，包含各类维度的统计指标（例如：各类维度的订单、UV、转化率、漏斗等），供领导层、运营、产品决策使用；实时数据清洗，从用户埋点收集来数据，进行实时清洗和关联，为下游的各个业务提供更好的数据；此外还有互联网金融、安全风控、与友商比价等业务，以及 Logview、Mercury、Titan 做为内部服务的监控系统、VDRC 实时数据同步系统等。

实时平台的职责主要包括实时计算平台和实时基础数据。实时计算平台在 Storm、Spark、Flink 等计算框架的基础上，为监控、稳定性提供了保障，为业务开发提供了数据的输入与输出。实时基础数据包含对上游埋点的定义和规范化，对用户行为数据、MySQL 的 Binlog 日志等数据进行清洗、打宽等处理，为下游提供质量保证的数据。

在架构设计上，包括两大数据源。一种是在App、微信、H5等应用上的埋点数据，原始数据收集后发送到在kafka中；另外一种是线上实时数据的 MySQL Binlog 日志。数据在计算框架里面作清洗关联，把原始的数据经过实时ETL为下游的业务应用（包括离线宽表等）提供更易于使用的数据。

2、Flink在惟品会的实践

场景一：Dataeye实时看板

Dataeye 实时看板是支持须要对全部的埋点数据、订单数据等进行实时计算时，具备数据量大的特色，而且须要统计的维度有不少，例如全站、二级平台、部类、档期、人群、活动、时间维度等，提升了计算的复杂程度，统计的数据输出指标每秒钟能够达到几十万。

以 UV 计算为例，首先对 Kafka 内的埋点数据进行清洗，而后与Redis数据进行关联，关联好的数据写入Kafka中；后续 Flink 计算任务消费 Kafka 的关联数据。一般任务的计算结果的量也很大（因为计算维度和指标特别多，能够达到上千万），数据输出经过也是经过 Kafka 做为缓冲，最终使用同步任务同步到 HBase 中，做为实时数据展现。同步任务会对写入 HBase 的数据限流和同类型的指标合并，保护 HBase。与此同时还有另外一路计算方案做为容灾。

在以 Storm 进行计算引擎中进行计算时，须要使用 Redis 做为中间状态的存储，而切换到 Flink 后，Flink 自身具有状态存储，节省了存储空间；因为不须要访问 Redis，也提高了性能，总体资源消耗下降到了原来的1/3。

在将计算任务从 Storm 逐步迁移到Flink的过程当中，对两路方案前后进行迁移，同时将计算任务和同步任务分离，缓解了数据写入 HBase 的压力。

切换到 Flink 后也须要对一些问题进行追踪和改进。对于 FlinkKafkaConsumer，因为业务缘由对 kafka 中的 Aotu Commit 进行修改，以及对 offset 的设定，须要本身实现支持 kafka 集群切换的功能。对不带 window 的state 数据须要手动清理。还有计算框架的通病——数据倾斜问题须要处理。同时对于同步任务追数问题，Storm能够从 Redis 中取值，Flink 只能等待。

场景二：Kafka数据落地HDFS

以前都是经过 Spark Streaming 的方式去实现，如今正在逐步切换到 Flink 上面，经过 OrcBucketingTableSink 将埋点数据落地到 HDFS上 的 Hive 表中。在 Flink 处理中单 Task Write 可达到3.5K/s左右，使用 Flink 后资源消耗下降了90%，同时将延迟30s下降到了3s之内。目前还在作 Flink 对 Spark Bucket Table 的支持。

场景三：实时的ETL

对于 ETL 处理工做而言，存在的一个痛点就是字典表存储在 HDFS 中，而且是不断变化的，而实时的数据流须要与字典表进行 join。字典表的变化是由离线批处理任务引发的，目前的作法是使用ContinuousFileMonitoringFunction 和 ContinuousFileReaderOperator 定时监听 HDFS 数据变化，不断地将新数据刷入，使用最新的数据去作 join 实时数据。

咱们计划作更加通用的方式，去支持 Hive 表和 stream 的 join，实现Hive表数据变化以后，数据自动推送的效果。

3、Flink On K8S

在惟品会内部有一些不一样的计算框架，有实时计算的，有机器学习的，还有离线计算的，因此须要一个统一的底层框架来进行管理，所以将 Flink 迁移到了 K8S 上。

在 K8S 上使用了思科的网络组件，每一个docker容器都有独立的 ip，对外也是可见的。实时平台的融合器总体架构以下图所示。

惟品会在K8S上的实现方案与 Flink 社区提供的方案差别仍是很大的。惟品会使用 K8S StatefulSet 模式部署，内部实现了cluster相关的一些接口。一个job对应一个mini cluster，而且支持HA。对于Flink来讲，使用 StatefulSet 的最大的缘由是 pod 的 hostname 是有序的；这样潜在的好处有：

1. hostname为-0和-1的pod能够直接指定为jobmanager；可使用一个statefulset启动一个cluster，而deployment必须2个；Jobmanager和TaskManager分别独立的deployment。

2. pod因为各类缘由fail后，因为StatefulSet从新拉起的pod的hostname不变，集群recover的速度理论上能够比deployment更快（deployment每次主机名随机）。

镜像的docker entrypoint脚本里面须要设置的环境变量设置说明：

环境变量名称	参数	示例****内容	说明
JOB_MANGER_HOSTS	StatefulSet.name-0,StatefulSet.name-1	flink-cluster-0,flink-cluster-1	JM的主机名，短主机名；能够不用FQDN
FLINK_CLUSTER_IDENT	namespace/StatefulSet.name	default/flink-cluster	用来作zk ha设置和hdfs checkpiont的根目录
TASK_MANAGER_NUMBER_OF_TASK_SLOTS	containers.resources.cpu.limits	2	TM的slot数量，根据resources.cpu.limits来设置
FLINK_ZK_QUORUM	env:FLINK_ZK_QUORUM	10.198.199.112:2181	HA ZK的地址
JOB_MANAGER_HEAP_MB	env:JOB_MANAGER_HEAP_MBvalue:containers.resources.memory.limit -1024	4096	JM的Heap大小，因为存在堆外内存，须要小于container.resources.memory.limits；不然容易OOM kill
TASK_MANAGER_HEAP_MB	env:TASK_MANAGER_HEAP_MB value: containers.resources.memory.limit -1024	4096	TM的Heap大小，因为存在Netty的堆外内存，须要小于container.resources.memory.limits；不然容易OOM kill

对应 Flink 集群所依赖的 HDFS 等其余配置，则经过建立 configmap 来管理和维护。

kubectl create configmap hdfs-conf --from-file=hdfs-site.xml --from-file=core-site.xml

4、后续计划

当前实时系统，机器学习平台要处理的数据分布在各类数据存储组件中，如Kafka、Redis、Tair和HDFS等，如何方便高效的访问，处理，共享这些数据是一个很大的挑战，对于当前的数据访问和解析经常须要耗费不少的精力，主要的痛点包括：

1. 对于Kafka，Redis，Tair中的 binary（PB/Avro等格式）数据，使用者没法快速直接的了解数据的 schema 与数据内容，采集数据内容及与写入者的沟通成本很高。
2. 因为缺乏独立的统一数据系统服务，对Kafka，Redis，Tair等中的binary数据访问须要依赖写入者提供的信息，如proto生成类，数据格式wiki定义等，维护成本高，容易出错。
3. 缺少 relational schema 使得使用者没法直接基于更高效易用的 SQL 或 LINQ 层 API 开发业务。
4. 没法经过一个独立的服务方便的发布和共享数据。
5. 实时数据没法直接提供给Batch SQL引擎使用。
6. 此外，对于当前大部分的数据源的访问也缺乏审计，权限管理，访问监控，跟踪等特性。

UDM(统一数据管理系统) 包括 Location Manager, Schema Metastore 以及 Client Proxy 等模块，主要的功能包括：

1. 提供从名字到地址的映射服务，使用者经过抽象名字而不是具体地址访问数据。

2. 用户能够方便的经过Web GUI界面方便的查看数据Schema，探查数据内容。

3. 提供支持审计，监控，溯源等附加功能的Client API Proxy。

4. 在Spark/Flink/Storm等框架中，以最适合使用的形式提供这些数据源的封装。

UDM的总体架构以下图所示。

UDM的使用者包括实时，机器学习以及离线平台中数据的生产者和使用者。在使用Sql API或Table API的时候，首先完成Schema的注册，以后使用Sql进行开发，下降了开发代码量。

以Spark访问Kafka PB数据的时序图来讲明UDM的内部流程

在Flink中，使用UDMExternalCatalog来打通Flink计算框架和UDM之间的桥梁，经过实现ExternalCatalog的各个接口，以及实现各自数据源的TableSourceFactory，完成Schema和接入管控等各项功能。