集群技术在七牛云存储中的应用案例分享

avatar 2021年11月9日06:01:59集群技术在七牛云存储中的应用案例分享已关闭评论 36

分享人介绍:王团结,七牛数据平台工程师,主要负责数据平台的设计研发工作。关注大数据处理,高性能系统服务,关注Hadoop、Flume、Kafka、Spark等离线、分布式计算技术。

下为讨论实录
数据平台在大部分公司属于支撑性平台,做的不好立刻会被吐槽,这点和运维部门很像。所以在技术选型上优先考虑现成的工具,快速出成果,没必要去担心有技术负担。早期,我们走过弯路,认为没多少工作量,收集存储和计算都自己研发,发现是吃力不讨好。去年上半年开始,我们全面拥抱开源工具,搭建自己的数据平台。

数据平台设计架构
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公司的主要数据来源是散落在各个业务服务器上的半结构化的日志(系统日志、程序日志、访问日志、审计日志等)。大家有没考虑过为什么需要日志?日志是最原始的数据记录,如果不是日志,肯定会有信息上的丢失。说个简单的例子,需求是统计nginx上每个域名的的流量,这个完全可以通过一个简单的nginx模块去完成,但是当我们需要统计不同来源的流量时就法做了。所以需要原始的完整的日志。

有种手法是业务程序把日志通过网络直接发送出去,这并不可取,因为网络和接收端并不完全可靠,当出问题时会对业务造成影响或者日志丢失。对业务侵入最小最自然的方式是把日志落到本地硬盘上。

Agent设计需求

每台机器上会有一个agent去同步这些日志,这是个典型的队列模型,业务进程在不断的push,agent在不停的pop。agent需要有记忆功能,用来保存同步的位置(offset),这样才尽可能保证数据准确性,但不可能做到完全准确。由于发送数据和保存offset是两个动作,不具有事务性,不可避免的会出现数据不一致性情况,通常是发送成功后保存offset,那么在agent异常退出或机器断电时可能会造成多余的数据。

agent需要足够轻,这主要体现在运维和逻辑两个方面。agent在每台机器上都会部署,运维成本、接入成本是需要考虑的。agent不应该有解析日志、过滤、统计等动作,这些逻辑应该给数据消费者。倘若agent有较多的逻辑,那它是不可完成的,不可避免的经常会有升级变更动作。

数据收集流程

数据收集这块的技术选择,agent 是用go自己研发的,消息中间件kafka,数据传输工具flume。说到数据收集经常有人拿flume和kafka做比较,我看来这两者定位是不同的,flume更倾向于数据传输本身,kakfa是典型的消息中间件用于解耦生产者消费者。

具体架构上,agent并没把数据直接发送到kafka,在kafka前面有层由flume构成的forward。这样做有两个原因

1. kafka的api对非jvm系的语言支持很不友好,forward对外提供更加通用的http接口

2. forward层可以做路由、kafka topic和kafka partition key等逻辑,进一步减少agent端的逻辑

forward层不含状态,完全可以做到水平扩展,不用担心成为瓶颈。出于高可用考虑,forward通常不止一个实例,这会带来日志顺序问题,agent 按一定规则(round-robin、failover等)来选择forward实例,即使kafka partition key一样,由于forward层的存在,最终落入kafka的数据顺序和 agent发送的顺序可能会不一样。我们对乱序是容忍的,因为产生日志的业务基本是分布式的,保证单台机器的日志顺序意义不大。如果业务对顺序性有要求,那得把数据直接发到kafka,并选择好partition key,kafka只能保证 partition级的顺序性。

跨机房收集要点

多机房的情形,通过上述流程,先把数据汇到本地机房kafka 集群,然后汇聚到核心机房的kafka,最终供消费者使用。由于kafka的mirror对网络不友好,这里我们选择更加的简单的flume去完成跨机房的数据传送。

flume在不同的数据源传输数据还是比较灵活的,但有几个点需要注意

1. memory-channel效率高但可能有丢数据的风险,file-channel安全性高但性能不高。我们是用memory-channel,但把capacity设置的足够小,使内存中的数据尽可能少,在意外重启和断电时丢的数据很少。个人比较排斥file-channel,效率是一方面,另一个是对flume的期望是数据传输,引入file-channel时,它的角色会向存储转变,这在整个流程中是不合适的。通常flume的sink端是kafka和hdfs这种可用性和扩张性比较好的系统,不用担心数据拥堵问题。

2. 默认的http souce 没有设置线程池,有性能问题,如果有用到,需要自己修改代码。

3. 单sink速度跟不上时,需要多个sink。像跨机房数据传输网络延迟高单rpc sink吞吐上不去和hdfs sink效率不高情形,我们在一个channel后会配十多个sink。

Kafka使用要点

kafka在性能和扩展性很不错,以下几个点需要注意下

1. topic的划分,大topic对生产者有利且维护成本低,小topic对消费者比较友好。如果是完全不相关的相关数据源且topic数不是发散的,优先考虑分topic。

2. kafka的并行单位是partition,partition数目直接关系整体的吞吐量,但parition数并不是越大越高,3个partition就能吃满一块普通硬盘io了。所以partition数是由数据规模决定,最终还是需要硬盘来抗。

3. partition key选择不当,可能会造成数据倾斜。在对数据有顺序性要求才需使用partition key。kafka的producer sdk在没指定partition key时,在一定时间内只会往一个partition写数据,这种情况下当producer数少于partition数也会造成数据倾斜,可以提高producer数目来解决这个问题。

数据到kafka后,一路数据同步到hdfs,用于离线统计。另一路用于实时计算。由于今天时间有限,接下来只能和大家分享下实时计算的一些经验

实时计算我们选择的spark streaming。我们目前只有统计需求,没迭代计算的需求,所以spark streaming使用比较保守,从kakfa读数据统计完落入mongo中,中间状态数据很少。带来的好处是系统吞吐量很大,但几乎没遇到内存相关问题

spark streaming对存储计算结果的db tps要求较高。比如有10w个域名需要统计流量,batch interval为10s,每个域名有4个相关统计项,算下来平均是4w tps,考虑到峰值可能更高,固态硬盘上的mongo也只能抗1w tps,后续我们会考虑用redis来抗这么高的tps

有外部状态的task逻辑上不可重入的,当开启speculation参数时候,可能会造成计算的结果不准确。说个简单的例子

这是个把计算结果存入mongo的task

这个任务,如果被重做了,会造成落入mongo的结果比实际多。
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有状态的对象生命周期不好管理,这种对象不可能做到每个task都去new一个。我们的策略是一个jvm内一个对象,同时在代码层面做好并发控制。类似下面。
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在spark 1.3的后版本,引入了 kafka direct api试图来解决数据准确性问题,使用direct在一定程序能缓解准确性问题,但不可避免还会有一致性问题。为什么这样说呢?direct api 把kafka consumer offset的管理暴露出来(以前是异步存入zookeeper),当保存计算结果和保存offset在一个事务里,才能保证准确。

这个事务有两种手段做到,一是用mysql这种支持事务的数据库保存计算结果offset,一是自己实现两阶段提交。这两种方法在流式计算里实现的成本都很大。

其次direct api 还有性能问题,因为它到计算的时候才实际从kafka读数据,这对整体吞吐有很大影响。

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