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文?|??張馨予??

? 來源?| 高可用架構(gòu)

作者?張馨予，360 大數(shù)據(jù)計算平臺負(fù)責(zé)人。北京郵電大學(xué)碩士，2015年加入360系統(tǒng)部，一直致力于公司大數(shù)據(jù)計算平臺的易用性、穩(wěn)定性和性能優(yōu)化的研發(fā)工作。目前主要負(fù)責(zé)Flink的研發(fā)，完成公司計算引擎的大一統(tǒng)。

本文從數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)可靠性的角度出發(fā)，對比測試了Storm與Flink在流處理上的性能，并對測試結(jié)果進(jìn)行分析，給出在使用Flink時提高性能的建議。

Apache Storm、Apache Spark和Apache Flink都是開源社區(qū)中非常活躍的分布式計算平臺，在很多公司可能同時使用著其中兩種甚至三種。對于實時計算來說，Storm與Flink的底層計算引擎是基于流的，本質(zhì)上是一條一條的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，且處理的模式是流水線模式，即所有的處理進(jìn)程同時存在，數(shù)據(jù)在這些進(jìn)程之間流動處理。而Spark是基于批量數(shù)據(jù)的處理，即一小批一小批的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，且處理的邏輯在一批數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好之后才會進(jìn)行計算。在本文中，我們把同樣基于流處理的Storm和Flink拿來做對比測試分析。

在我們做測試之前，調(diào)研了一些已有的大數(shù)據(jù)平臺性能測試報告，比如，雅虎的Streaming-benchmarks，或者Intel的HiBench等等。除此之外，還有很多的論文也從不同的角度對分布式計算平臺進(jìn)行了測試。雖然這些測試case各有不同的側(cè)重點，但他們都用到了同樣的兩個指標(biāo)，即吞吐和延遲。吞吐表示單位時間內(nèi)所能處理的數(shù)據(jù)量，是可以通過增大并發(fā)來提高的。延遲代表處理一條數(shù)據(jù)所需要的時間，與吞吐量成反比關(guān)系。

在我們設(shè)計計算邏輯時，首先考慮一下流處理的計算模型。上圖是一個簡單的流計算模型，在Source中將數(shù)據(jù)取出，發(fā)往下游Task，并在Task中進(jìn)行處理，最后輸出。對于這樣的一個計算模型，延遲時間由三部分組成：數(shù)據(jù)傳輸時間、Task計算時間和數(shù)據(jù)排隊時間。我們假設(shè)資源足夠，數(shù)據(jù)不用排隊。則延遲時間就只由數(shù)據(jù)傳輸時間和Task計算時間組成。而在Task中處理所需要的時間與用戶的邏輯息息相關(guān)，所以對于一個計算平臺來說，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間才更能反映這個計算平臺的能力。因此，我們在設(shè)計測試Case時，為了更好的體現(xiàn)出數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰?#xff0c;Task中沒有設(shè)計任何計算邏輯。

在確定數(shù)據(jù)源時，我們主要考慮是在進(jìn)程中直接生成數(shù)據(jù)，這種方法在很多之前的測試標(biāo)準(zhǔn)中也同樣有使用。這樣做是因為數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不會受到外界數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的性能限制。但由于在我們公司內(nèi)部大部分的實時計算數(shù)據(jù)都來源于kafka，所以我們增加了從kafka中讀取數(shù)據(jù)的測試。

對于數(shù)據(jù)傳輸方式，可以分為兩種：進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸和進(jìn)程內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸。

進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸是指這條數(shù)據(jù)會經(jīng)過序列化、網(wǎng)絡(luò)傳輸和反序列化三個步驟。在Flink中，2個處理邏輯分布在不同的TaskManager上，這兩個處理邏輯之間的數(shù)據(jù)傳輸就可以叫做進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸。Flink網(wǎng)絡(luò)傳輸是采用的Netty技術(shù)。在Storm中，進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸是worker之間的數(shù)據(jù)傳輸。早版本的storm網(wǎng)絡(luò)傳輸使用的ZeroMQ，現(xiàn)在也改成了Netty。

進(jìn)程內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸是指兩個處理邏輯在同一個進(jìn)程中。在Flink中，這兩個處理邏輯被Chain在了一起，在一個線程中通過方法調(diào)用傳參的形式進(jìn)程數(shù)據(jù)傳輸。在Storm中，兩個處理邏輯變成了兩個線程，通過一個共享的隊列進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

Storm和Flink都有各自的可靠性機(jī)制。在Storm中，使用ACK機(jī)制來保證數(shù)據(jù)的可靠性。而在Flink中是通過checkpoint機(jī)制來保證的，這是來源于chandy-lamport算法。

事實上exactly-once可靠性的保證跟處理的邏輯和結(jié)果輸出的設(shè)計有關(guān)。比如結(jié)果要輸出到kafka中，而輸出到kafka的數(shù)據(jù)無法回滾，這就無法保證exactly-once。我們在測試的時候選用的at-least-once語義的可靠性和不保證可靠性兩種策略進(jìn)行測試。

上圖是我們測試的環(huán)境和各個平臺的版本。

上圖展示的是Flink在自產(chǎn)數(shù)據(jù)的情況下，不同的傳輸方式和可靠性的吞吐量：在進(jìn)程內(nèi)+不可靠、進(jìn)程內(nèi)+可靠、進(jìn)程間+不可靠、進(jìn)程間+可靠。可以看到進(jìn)程內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸是進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)?.8倍。是否開啟checkpoint機(jī)制對Flink的吞吐影響并不大。因此我們在使用Flink時，進(jìn)來使用進(jìn)程內(nèi)的傳輸，也就是盡可能的讓算子可以Chain起來。

那么我們來看一下為什么Chain起來的性能好這么多，要如何在寫Flink代碼的過程中讓Flink的算子Chain起來使用進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸。

大家知道我們在Flink代碼時一定會創(chuàng)建一個env，調(diào)用env的disableOperatorChainning()方法會使得所有的算子都無法chain起來。我們一般是在debug的時候回調(diào)用這個方法，方便調(diào)試問題。

如果允許Chain的情況下，上圖中Source和mapFunction就會Chain起來，放在一個Task中計算。反之，如果不允許Chain，則會放到兩個Task中。

對于沒有Chain起來的兩個算子，他們被放到了不同的兩個Task中，那么他們之間的數(shù)據(jù)傳輸是這樣的：SourceFunction取到數(shù)據(jù)序列化后放入內(nèi)存，然后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸給MapFunction所在的進(jìn)程，該進(jìn)程將數(shù)據(jù)方序列化后使用。

對于Chain起來的兩個算子，他們被放到同一個Task中，那么這兩個算子之間的數(shù)據(jù)傳輸則是：SourceFunction取到數(shù)據(jù)后，進(jìn)行一次深拷貝，然后MapFunction把深拷貝出來的這個對象作為輸入數(shù)據(jù)。

雖然Flink在序列化上做了很多優(yōu)化，跟不用序列化和不用網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)倪M(jìn)程內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸對比，性能還是差很多。所以我們盡可能的把算子Chain起來。

不是任何兩個算子都可以Chain起來的，要把算子Chain起來有很多條件：第一，下游算子只能接受一種上游數(shù)據(jù)流，比如Map接受的流不能是一條union后的流；其次上下游的并發(fā)數(shù)一定要一樣；第三，算子要使用同一個資源Group，默認(rèn)是一致的，都是default；第四，就是之前說的env中不能調(diào)用disableOperatorChainning()方法，最后，上游發(fā)送數(shù)據(jù)的方法是Forward的，比如，開發(fā)時沒有調(diào)用rebalance()方法，沒有keyby()，沒有boardcast等。

對比一下自產(chǎn)數(shù)據(jù)時，使用進(jìn)程內(nèi)通信，且不保證數(shù)據(jù)可靠性的情況下，Flink與Storm的吞吐。在這種情況下，Flink的性能是Storm的15倍。Flink吞吐能達(dá)到2060萬條/s。不僅如此，如果在開發(fā)時調(diào)用了env.getConfig().enableObjectReuse()方法，Flink的但并發(fā)吞吐能達(dá)到4090萬條/s。

當(dāng)調(diào)用了enableObjectReuse方法后，Flink會把中間深拷貝的步驟都省略掉，SourceFunction產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接作為MapFunction的輸入。但需要特別注意的是，這個方法不能隨便調(diào)用，必須要確保下游Function只有一種，或者下游的Function均不會改變對象內(nèi)部的值。否則可能會有線程安全的問題。

當(dāng)對比在不同可靠性策略的情況下，Flink與Storm的表現(xiàn)時，我們發(fā)現(xiàn)，保證可靠性對Flink的影響非常小，但對Storm的影響非常大。總的來說，在保證可靠的情況下，Flink單并發(fā)的吞吐是Storm的15倍，而不保證可靠的情況下，Flink的性能是Storm的66倍。會產(chǎn)生這樣的結(jié)果，主要是因為Flink與Storm保證數(shù)據(jù)可靠性的機(jī)制不同。

而Storm的ACK機(jī)制為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，開銷更大。

左邊的圖展示的是Storm的Ack機(jī)制。Spout每發(fā)送一條數(shù)據(jù)到Bolt，就會產(chǎn)生一條ack的信息給acker，當(dāng)Bolt處理完這條數(shù)據(jù)后也會發(fā)送ack信息給acker。當(dāng)acker收到這條數(shù)據(jù)的所有ack信息時，會回復(fù)Spout一條ack信息。也就是說，對于一個只有兩級（spout+bolt）的拓?fù)鋪碚f，每發(fā)送一條數(shù)據(jù)，就會傳輸3條ack信息。這3條ack信息則是為了保證可靠性所需要的開銷。

右邊的圖展示的是Flink的Checkpoint機(jī)制。Flink中Checkpoint信息的發(fā)起者是JobManager。它不像Storm中那樣，每條信息都會有ack信息的開銷，而且按時間來計算花銷。用戶可以設(shè)置做checkpoint的頻率，比如10秒鐘做一次checkpoint。每做一次checkpoint，花銷只有從Source發(fā)往map的1條checkpoint信息（JobManager發(fā)出來的checkpoint信息走的是控制流，與數(shù)據(jù)流無關(guān)）。與storm相比，Flink的可靠性機(jī)制開銷要低得多。這也就是為什么保證可靠性對Flink的性能影響較小，而storm的影響確很大的原因。

最后一組自產(chǎn)數(shù)據(jù)的測試結(jié)果對比是Flink與Storm在進(jìn)程間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶Ρ?#xff0c;可以看到進(jìn)程間數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下，Flink但并發(fā)吞吐是Storm的4.7倍。保證可靠性的情況下，是Storm的14倍。

上圖展示的是消費(fèi)kafka中數(shù)據(jù)時，Storm與Flink的但并發(fā)吞吐情況。因為消費(fèi)的是kafka中的數(shù)據(jù)，所以吞吐量肯定會收到kafka的影響。我們發(fā)現(xiàn)性能的瓶頸是在SourceFunction上，于是增加了topic的partition數(shù)和SourceFunction取數(shù)據(jù)線程的并發(fā)數(shù)，但是MapFunction的并發(fā)數(shù)仍然是1.在這種情況下，我們發(fā)現(xiàn)flink的瓶頸轉(zhuǎn)移到上游往下游發(fā)數(shù)據(jù)的地方。而Storm的瓶頸確是在下游收數(shù)據(jù)反序列化的地方。

之前的性能分析使我們基于數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)可靠性的角度出發(fā)，單純的對Flink與Storm計算平臺本身進(jìn)行了性能分析。但實際使用時，task是肯定有計算邏輯的，這就勢必更多的涉及到CPU，內(nèi)存等資源問題。我們將來打算做一個智能分析平臺，對用戶的作業(yè)進(jìn)行性能分析。通過收集到的指標(biāo)信息，分析出作業(yè)的瓶頸在哪，并給出優(yōu)化建議。

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真香，朕在看了！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的360深度实践：Flink与Storm协议级对比的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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