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网易游戏 Flink SQL 平台化实践

问题导读:
1、网易游戏 Flink SQL 发展历程是什么?
2、基于模板 jar 的 StreamflySQL v1如何实现?
3、基于 SQL Gateway 的 StreamflySQL v2如何实现?
4、未来工作有哪些规划?


摘要:本文整理自网易游戏资深开发工程师林小铂在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括:
  •     网易游戏 Flink SQL 发展历程
  •     基于模板 jar 的 StreamflySQL v1
  •     基于 SQL Gateway 的 StreamflySQL v2
  •     未来工作


01 网易游戏 Flink SQL 发展历程
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网易游戏实时计算平台叫做 Streamfly,这个名字取名自电影《驯龙高手》中的 Stormfly。由于我们已经在从 Storm 迁移到 Flink,所以将 Stormfly 中的 Storm 替换成了更为通用的 Stream。

Streamfly 前身是离线作业平台 Omega 下的名为 Lambda 的子系统,它负责了所有实时作业的调度,最开始开始支持 Storm 和 Spark Streaming,后来改为只支持 Flink。在 2019 年的时候我们将 Lambda 独立出来以此为基础建立了 Streamfly 计算平台。随后,我们在 2019 年底开发并上线了第一个版本 Flink SQL 平台 StreamflySQL。这个版本基于模板 jar 提供了基本 Flink SQL 的功能,但是用户体验还有待提升,因此我们在 2021 年年初从零开始重新建设了第二个版本的 StreamflySQL,而第二个版本是基于 SQL Gateway。

要了解这两个版本的不同,我们需要先回顾下 Flink SQL 的基本工作流程。

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用户提交的 SQL 首先会被 Parser 解析为逻辑执行计划;逻辑执行计划经过 Planner Optimizer 优化,会生成物理执行计划;物理执行计划再通过 Planner CodeGen 代码生成,翻译为 DataStream API 常见的 Transformation;最后 StreamGraphGenerator 会将这些 Transformation 转换为 Flink 作业的最终表示 JobGraph 提交到 Flink 集群。

上述一系列过程都发生在 TableEnvironment 里面。取决于部署模式的不同,TableEnvironment 可能运行在 Flink Client 或者 JobManager 里。Flink 现在支持 3 种集群部署模式,包括 Application、 Per-Job 和 Session 模式。在 Application 模式下,TableEnvironment 会在 JobManager 端运行,而在其余两种模式下,TableEnvironment 都运行在 Client 端。不过这三种模式都有一个共同的特点,TableEnvironment 都是一次性的,会在提交 JobGraph 之后自动退出。

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为了更好地复用 TableEnvironment 提高效率和提供有状态的操作,有的项目会将 TableEnvironment 放到一个新的独立 Server 端进程里面去运行,由此产生了一种新的架构,我们称之为 Server 端 SQL 编译。相对地,还有 Client 端 SQL 编译。

有同学可能会问,为什么没有 JobManager 端 SQL 编译,这是因为 JobManager 是相对封闭的组件,不适合拓展,而且即使做了达到的效果跟 Client 端编译效果基本一样。所以总体来看,一般就有 Client 和 Server 两种常见的 Flink SQL 平台架构。

Client 端 SQL 编译,顾名思义就是 SQL 的解析翻译优化都在 Client 端里进行(这里的 Client 是广义的 Client,并不一定是 Flink Client)。典型的案例就是通用模板 jar 和 Flink 的 SQL Client。这种架构的优点是开箱即用,开发成本低,而且使用的是 Flink public 的 API,版本升级比较容易;缺点是难以支持高级的功能,而且每次都要先启动一个比较重的 TableEnvironment 所以性能比较差。

然后是 Server 端 SQL 编辑。这种架构将 SQL 解析翻译优化逻辑放到一个独立的 Server 进程去进行,让 Client 变得非常轻,比较接近于传统数据库的架构。典型的案例是 Ververica 的 SQL Gateway。这种架构的优点是可拓展性好,可以支持很多定制化功能,而且性能好;缺点则是现在开源界没有成熟的解决方案,像上面提到 SQL Gateway 只是一个比较初期的原型系统,缺乏很多企业级特性,如果用到生产环境需要经过一定的改造,而且这些改造涉及比较多 Flink 内部 API,需要比较多 Flink 的背景知识,总体来说开发成本比较高,而且后续版本升级工作量也比较大。

回到我们 Flink SQL 平台,我们 StreamflySQL v1 是基于 Client 端 SQL 编译,而 v2 是基于 Server 端的 SQL 编译。下面就让我逐个介绍一下。


02 基于模板 jar 的 StreamflySQL v1

StreamflySQL v1 选择 Client 端 SQL 编译的主要原因有三个:
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    首先是平台集成。不同于很多公司的作业调度器用大数据中比较主流的 Java 编写,我们的 Lambda 调度器是用 Go 开发的。这是因为 Lambda 在设计之初支持了多种实时计算框架,出于松耦合和公司技术栈的考虑,Lambda 以 Go 作为开发语言,会采用与 YARN 类似的动态生成 Shell 脚本的方式来调用不同框架的命令行接口。这样松耦合的接口方式给我们带来很大的灵活性,比如我们可以轻松支持多个版本的 Flink,不需要强制用户随着系统版本升级,但同时也导致没办法直接去调用 Flink 原生的 Java API。

    第二个原因是松耦合。开发的时候 Flink 版本是1.9,当时 Client API 比较复杂,不太适合平台集成,并且当时社区也在推动 Client 的重构,所以我们尽量避免依赖 Client API去开发 Flink SQL 平台。

    第三个原因是实践经验。因为模板 jar + 配置中心模式在网易游戏内部已经有了比较多的应用,所以我们在这方面积累了很多实践经验。综合之下我们很自然地采用了模板 jar + 配置中心的架构来实现 v1 版本。

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上图是 v1 版本的整体架构图。我们在主要在 Lambda 作业平台的基础上新增了 StreamflySQL 后端作为配置中心,负责根据用户提交的 SQL 和作业运行配置加上通用的模板 jar 来生成一个 Lambda 作业。

总体的作业提交流程如下:

  •     用户在前端的 SQL 编辑器提交 SQL 和运行配置。
  •     StreamflySQL 后端收到请求后生成一个 Lambda 作业并传递配置 ID。
  •     然后 Lambda 启动作业,背后是执行 Flink CLI run 命令来提交作业。、
  •     Flink CLI run 命令会启动 Flink Client 来加载并执行模版 jar 的 main 函数,这时会读取 SQL 和配置,并初始化 TableEnvironment。
  •     TableEnvironment 会从 Catalog 读取必要的 Database/Table 等元信息。这里顺带一提是,在网易游戏我们没有使用统一的 Catalog 来维护不同组件的元信息,而是不同组件有自己的元数据中心,对应不同的 Catalog。
  •     最后 TableEnvironment 编译好 JobGraph,以 Per-Job Cluster 的方式部署作业。


StreamflySQL v1 实现了 Flink SQL 平台从零到一的建设,满足了部分业务需求,但仍有不少痛点。

第一个痛点是响应慢。
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以一个比较典型的 SQL 来说,以模板 jar 的方式启动作业需要准备 TableEnviroment,这可能会花费 5 秒钟,然后执行 SQL 的编译优化包括与 Catalog 交互去获取元数据,也可能会花费 5 秒钟;编译得到jobgraph之后还需要准备 per-job cluster,一般来说也会花费 20 秒以上;最后还需要等待 Flink job的调度,也就是作业从 scheduled 变成 running 的状态,这个可能也需要 10 秒钟。

总体来说,v1 版本启动一个 Flink SQL 作业至少需要 40 秒的时间,这样的耗时相对来说是比较长的。但是仔细分析这些步骤,只有 SQL的编译优化和 job 调度是不可避免的,其他的比如 TableEnvironment 和 Flink cluster 其实都可以提前准备,这里的慢就慢在资源是懒初始化的,而且几乎没有复用。

第二个痛点是调试难。

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我们对 SQL 调试的需求有以下几点:

    第一点是调试的 SQL 与线上的 SQL 要基本一致。

    第二点是调试 SQL 不能对线上的数据产生影响,它可以去读线上的数据,但不能去写。

    第三点,因为调试的 SQL 通常只需要抽取少量的数据样本就可以验证 SQL 的正确性,所以我们希望限制调试 SQL 的资源,一方面是出于成本的考虑,另外一方面也是为了防止调试的 SQL 与线上作业产生资源竞争。

    第四点,因为调试 SQL 处理的数据量比较少,我们希望以更快更便捷的方式获取到结果。


在 v1 版本中,我们对上述需求设计了如下解决方案:

  •     首先对于调试的 SQL,系统会在 SQL 翻译的时候将原来的一个 Sink 替换为专用的 PrintSink,这解决了需求中的前两点。
  •     然后对 PrintSink 进行限流,通过 Flink 的反压机制达到总体的限流,并且会限制作业的最长执行时间,超时之后系统会自动把作业结束掉,这解决了需求中的资源限制这点。
  •     最后为了更快地响应,调试的作业并不会提交到 YARN 集群上去运行,而是会在 Lamdba 服务器本地开启开启一个 MiniCluster 去执行,同时也方便我们从标准输出去提取 PrintSink 的结果,这点解决了需求中的最后一点。


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调试模式的架构如上图所示,比起一般的 SQL 提交流程,主要区别在于作业不会提交到 YARN 上,而是在 Lambda 服务器的本地执行,从而节省了准备 Flink 集群的开销,并且更容易管控资源和获取结果。

上述调试解决方案基本可用,但是实际使用过程中依然存在不少问题。

    第一,如果用户提交的 SQL 比较复杂,那么 SQL 的编译优化可能会耗费比较久的时间,这会导致作业很容易超时,在有结果输出之前可能就被系统结束掉,同时这样的 SQL 也会给服务器造成比较大的压力。

    第二,该架构没法去调试时间窗口比较长的作业或者需要 Bootstrap State 的作业。

    第三,因为执行结果是在作业结束之后才批量返回的,不是在作业执行过程中就流式返回,因此用户需要等到作业结束——通常是 10 分钟以上才可以看到结果。

    第四,在 SQL 的翻译阶段把调试 SQL 的 Sink 替换掉,这个功能是通过改造 Flink 的 Planner 来实现的,相当于业务逻辑入侵到了 Planner 里面,这样并不优雅。


第三个痛点是 v1 版本只允许单条 DML。

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相比传统的数据库,我们支持的 SQL 语句是很有限的,比如,MySQL 的 SQL 可以分成 DML、DQL、DDL 和 DCL。

  •     DML 用于操控数据,常见的语句有 INSERT / UPDATE / DELETE。StreamflySQL v1 只支持了 INSERT,这和 Flink SQL 是保持一致的。Flink SQL 用 Retract 模式 — 也就是类似 Changelog 的方式 — 来表示 UPDATE/DELETE,所以只支持 INSERT,这点其实没有问题。
  •     DQL 用于查询数据,常见语句是 SELECT。这在 Flink SQL 是支持的,但因为缺乏 Sink 不能生成一个有意义的 Flink 作业,所以 StreamflySQL v1 不支持 DQL。
  •     DDL 用于定义元数据,常见语句是 CREATE / ALTER /DROP 等。这在 StreamflySQL v1 版本是不支持的,因为模板 jar 调用 SQL 的入口是 sqlUpdate,不支持纯元数据的操作,而且为纯元数据的操作单独启动一个 TableEnvironment 来执行也是完全不划算。
  •     最后是 DCL,用于管理数据权限,比如 GRANT 跟 REVOKE 语句。这个 Flink SQL 是不支持的,原因是 Flink 目前只是数据的用户而不是管理者,DCL 并没有意义。


综合来看,v1 版本只支持了单条 DML,这让我们很漂亮的 SQL 编辑器变得空有其表。基于以上这些痛点,我们在今年调研并开发了 StreamflySQL v2。v2 采用的是 Server 端 SQL 编译的架构。

03 基于 SQL Gateway 的 StreamflySQL v2

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我们的核心需求是解决 v1 版本的几个痛点,包括改善用户体验和提供更完整的 SQL 支持。总体的思路是采用 Server 端的 SQL 编译的架构,提高可拓展性和性能。此外,我们的集群部署模式也改成 Session Cluster,预先准备好集群资源,省去启动 YARN application 的时间。

这里会有两个关键问题。

  •     首先是我们要完全自研还是基于开源项目?在调研期间我们发现 Ververica 的 SQL Gateway 项目很符合我们需求,容易拓展而且是 Flink 社区 FLIP-91 SQL Gateway 的一个基础实现,后续也容易与社区的发展方向融合。
  •     第二个问题是,SQL Gateway 本身有提交作业的能力,这点跟我们已有的 Lambda 平台是重合的,会造成重复建设和难以统一管理的问题,比如认证授权、资源管理、监控告警等都会有两个入口。那么两者应当如何进行分工?我们最终的解决方案是,利用 Session Cluster 的两阶段调度,即资源初始化和作业执行是分离的,所以我们可以让 Lambda 负责 Session Cluster 的管理,而 StreamflySQL 负责 SQL 作业的管理,这样能复用 Lambda 大部分的基础能力。


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这是 StreamflySQL v2 的架构图。我们将 SQL Gateway 内嵌到 SpringBoot 应用中,开发了新的后端。总体看起来比 v1 版本要复杂,原因是原本的一级调度变成了会话和作业的两级调度。

首先用户需要创建一个 SQL 会话,StreamflySQL 后端会生成一个会话作业。在 Lambda 看来会话作业是一种特殊作业,启动时会使用 yarn-session 的脚本来启动一个 Flink Session Cluster。在 Session Cluster 初始化之后,用户就可以在会话内去提交 SQL。StreamflySQL 后端会给每个会话开启一个 TableEnvironment,负责执行 SQL 语句。如果是只涉及元数据的 SQL,会直接调用 Catalog 接口完成,如果是作业类型的 SQL,会编译成 JobGraph 提交到 Session Cluster 去执行。

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v2 版本很大程度上解决了 v1 版本的几个痛点:

  •     在响应时间方面,v1 常常会需要 1 分钟左右,而 v2 版本通常在 10 秒内完成。
  •     在调试预览方面,v2 不需要等作业结束,而是在作业运行时,将结果通过 socket 流式地返回。这点是依赖了 SQL gateway 比较巧妙的设计。对于 select 语句,SQL Gateway 会自动注册一个基于 socket 的临时表,并将 select 结果写入到这个表。
  •     在 SQL 支持方面,v1 只支持 DML,而 v2 借助于 SQL Gateway 可以支持 DML/DQL/DDL。


不过 SQL Gateway 虽然有不错的核心功能,但我们使用起来并不是一帆风顺,也遇到一些挑战。

首先最为重要的是元数据的持久化。
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SQL Gateway 本身的元数据只保存在内存中,如果进程重启或是遇到异常崩溃,就会导致元数据丢失,这在企业的生产环境里面是不可接受的。因此我们将 SQL Gateway 集成到 SpringBoot 程序之后,很自然地就将元数据保存到了数据库。

元数据主要是会话元数据,包括会话的 Catalog、Function、Table 和作业等等。这些元数据按照作用范围可以分为 4 层。底下的两层是全局的配置,以配置文件的形式存在;上面两层是运行时动态生成的元数据,存在数据库中。上层的配置项优先级更高,可以用于覆盖下层的配置。

我们从下往上看这些元数据:

  •     最底层是全局的默认 Flink Configuration,也就是我们在 Flink Home 下的 flink-conf yaml 配置。
  •     再上面一层是 Gateway 自身的配置,比如部署模式(比如是 YARN 还是 K8S),比如默认要出册的 Catalog 和 Function 等等。
  •     第三层是 Session 会话级别的 Session Configuraion,比如会话对应的 Session Cluster 的集群 ID 或者 TaskManager 的资源配置等等。
  •     最上面一层是 Job 级别的配置,包括作业动态生成的元数据,比如作业 ID、用户设置 checkpoint 周期等等。


这样比较灵活的设计除了解决了元数据持久化的问题,也为我们的多租户特性奠定了基础。

第二个挑战是多租户。
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多租户分为资源和认证两个方面:

  •     在资源方面,StreamflySQL 利用 Lambda 作业平台可以在不同的队列启动 Session Cluster,它们的 Master 节点和资源很自然就是隔离的,所以没有像 Spark Thrift Server 那样不同用户共用一个 Master 节点和混用资源的问题。
  •     在认证方面,因为 Session Cluster 属于不同用户,所以 StreamflySQL 后端需要实现多租户的伪装。在网易游戏,组件一般会使用 Kerberos 认证。我们采用多租户实现的方式是使用 Hadoop 的 Proxy User,先登录为超级用户,然后伪装成项目用户来向不同组件获取 delegation token,这里的组件主要是 Hive MetaStore 跟 HDFS,最后把这些 token 存到 UGI 里面并用 doAS 的方式来提交作业。


第三个挑战是水平拓展。
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为了高可用和拓展服务能力,StreamflySQL 很自然需要以多实例的架构部署。因为我们已经将主要的状态元数据存到数据库,我们可以随时从数据库构建出一个新的 TableEnvironment,所以 StreamflySQL 实例类似普通 Web 服务一样非常轻,可以很容易地扩容缩容。

但是并不是所有状态都可以持久化的,另外有些状态我们故意会不持久化。比如用户使用 SET 命令来改变 TableEnvironment 的属性,比如开启 Table Hints,这些属于临时属性,会在重建 TableEnvironment 后被重置。这是符合预期的。再比如用户提交 select 查询做调试预览时,TaskManager 会与 StreamflySQL 后端建立 socket 链接,而 socket 链接显然也是不可持久化的。因此我们在 StreamflySQL 的多实例前加了亲和性的负载均衡,按照 Session ID 来调度流量,让在正常情况下同一个用户的请求都落到同一个实例上,确保用户使用体验的连续性。

第四个挑战是作业状态管理。
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其实这里的状态一词是双关,有两个含义:

  •     第一个含义是作业的运行状态。SQL gateway 目前只是提交 SQL 并不监控后续的运行状态。因此,StreamflySQL 设置了监控线程池来定时轮询并更新作业状态。因为 StreamflySQL 是多实例的,它们的监控线程同时操作同一个作业的话,可能会有更新丢失的问题,所以我们这里使用了 CAS 乐观锁来保证过时的更新不会生效。然后我们会在作业异常退出或者无法获取状态时进行告警,比如 JobManager 进行 failover 的情况下,我们无法得知 Flink 作业的状态,这时系统就会发出 disconnected 的异常状态告警。
  •     第二个含义是 Flink 的持久化状态,即 Flink State。原生的 SQL gateway 并没有管理 Flink 的 Savepoint 和 Checkpoint,因此我们加上了 stop 和 stop-with-savepoint 的功能,并强制开启 retained checkpoint。这使得在作业遇到异常终止或者简单 stop 之后,再次重启时系统可以自动查找到最新的 checkpoint。


这里我可以分享下我们的算法。其实自动查找最新 checkpoint 的功能 Lambda 也有提供,但是 Lambda 假设作业都是 Per-Job Cluster,因此只要查找集群 checkpoint 目录里最新的一个 checkpoint 就可以了。但这样的算法对 StreamflySQL 却不适用,因为 Session Cluster 有多个作业,最新的 checkpoint 并不一定是我们目标作业的。因此,我们改为了使用类似 JobManager HA 的查找方式,先读取作业归档目录元数据,从里面提取最新的一个 checkpoint。

04 未来工作
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  •     未来我们首先要解决的一个问题是 State 迁移的问题,即用户对 SQL 进行变更后,如何从原先的 Savepoint 进行恢复。目前只能通过变更类型来告知用户风险,比如通常而言加减字段不会造成 Savepoint 的不兼容,但如果新增一个 join 表,造成的影响就很难说了。因此后续我们计划通过分析 SQL 变更前后的执行计划,来预先告知用户变更前后的状态兼容性。
  •     第二个问题是细粒度的资源管理。目前我们并不能在作业编译时去指定 SQL 的资源,比如 TaskManager 的 CPU 和内存在 Session Cluster 启动之后就确定了,是会话级别的。目前调整资源只能通过作业并行度调整,很不灵活并且容易造成浪费。现在 Flink 1.14 已经支持了 DataStream API 的细粒度资源管理,可以在算子级别设置资源,但 SQL API 现在还没有计划,后续我们可能参与进去推动相关议案的进展。
  •     最后是社区贡献。我们对 SQL Gateway 有一定使用经验,而且也对其进行了不少的改进,后续希望这些改进能回馈给 Flink 社区,推动 FLIP-91 SQL Gateway 的进展。


作者:林小铂@网易
来源:https://mp.weixin.qq.com/s/0B39-7PjeI5R3VmS26ZRsw

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已有(1)人评论

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cuixz 发表于 2022-7-21 10:00:18
学习了,谢谢分享
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