摘要： 每年的雙11之前，也是MaxCompute各種乾坤大挪移落定的時(shí)候，因?yàn)殡p11就是各種大折騰項(xiàng)目的自然deadline。在今年雙11之前，一路向北遷移和在離線混部項(xiàng)目，將杭州集群除螞蟻外整體遷移到張北，涉及了絕大部分的業(yè)務(wù)project、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)，為今年雙十一大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)的保障帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

作者：阿里巴巴計(jì)算平臺(tái) 高級(jí)技術(shù)專家 迎輝

MaxCompute作為阿里巴巴的主力計(jì)算平臺(tái)，在2018年的雙11中，再次不負(fù)眾望，經(jīng)受住了雙11期間海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)量的考驗(yàn)。為集團(tuán)的各條業(yè)務(wù)線提供了強(qiáng)勁的計(jì)算力，不愧是為阿里巴巴歷年雙11輸送超級(jí)計(jì)算力的核武器。

本文為大家介紹，MaxCompute基于多集群部署的幾萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，如何為集團(tuán)急劇增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)提供護(hù)航和保障。

挑戰(zhàn)
每年的雙11之前，也是MaxCompute各種乾坤大挪移落定的時(shí)候，因?yàn)殡p11就是各種大折騰項(xiàng)目的自然deadline。在今年雙11之前，一路向北遷移和在離線混部項(xiàng)目，將杭州集群除螞蟻外整體遷移到張北，涉及了絕大部分的業(yè)務(wù)project、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)，為今年雙十一大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)的保障帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

體量

現(xiàn)在MaxCompute包括在離線混部集群在內(nèi)有幾萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，數(shù)據(jù)總存儲(chǔ)量在EB級(jí)，日均運(yùn)行近幾百萬(wàn)量級(jí)的作業(yè)，而每天所有作業(yè)處理的數(shù)據(jù)總量也在幾百PB。集群分布三個(gè)地理區(qū)域，之間由長(zhǎng)傳鏈路相連接，由于集團(tuán)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)固有的普遍聯(lián)系特性，各個(gè)集群之間有著切不斷的大量數(shù)據(jù)依賴，以及嚴(yán)重的帶寬依賴。

成本

大量的服務(wù)器就是大量的成本，降低成本就要充分利用每個(gè)集群的計(jì)算存儲(chǔ)能力，提高資源利用率。同時(shí)，不同業(yè)務(wù)有著不同的特征，有的存儲(chǔ)多計(jì)算少，有的計(jì)算多存儲(chǔ)少，有的大規(guī)模ETL I/O繁忙，有的機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)計(jì)算CPU密集。

怎樣充分利用每個(gè)集群的能力，提升CPU、內(nèi)存、IO、存儲(chǔ)各方面的利用率，同時(shí)均衡各集群負(fù)載，兼顧站點(diǎn)之間長(zhǎng)傳帶寬的壓力，在超高資源利用率下保障運(yùn)行穩(wěn)定，還要支持杭州整體搬遷這樣量級(jí)的變更，這些挑戰(zhàn)對(duì)于MaxCompute并不是應(yīng)對(duì)雙11大促的一次重大戰(zhàn)役，而是MaxCompute每天的日常。

如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，下面將從各個(gè)角度為大家介紹 MaxCompute 所做的一些列工作。

集群遷移
今年，一路向北遷移和在離線混部項(xiàng)目，將杭州集群遷移到張北，同時(shí)也涉及了MaxCompute控制集群和計(jì)算集群的遷移。 物理資源上的大騰挪，也給MaxCompute的服務(wù)保障帶來(lái)了一些列問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

透明的Project集群遷移

可能很多同學(xué)以前遇到過(guò)所在Project遷移集群時(shí)作業(yè)失敗，出現(xiàn) AllDenied 報(bào)錯(cuò)。之前在把Project遷到另一個(gè)集群的時(shí)候，會(huì)對(duì)用戶有影響，操作前需要先做通知，對(duì)用戶對(duì)運(yùn)維同學(xué)都很困擾。
今年MaxCompute實(shí)現(xiàn)了遷移Project遷移過(guò)程中作業(yè)運(yùn)行和提交都正常不受影響，做到了對(duì)用戶透明。

輕量化遷移

集群之間因?yàn)闃I(yè)務(wù)的差異，會(huì)出現(xiàn)計(jì)算和存儲(chǔ)配比不均衡的情況，而正常的遷移需要目標(biāo)集群的存儲(chǔ)和計(jì)算空間都滿足需求才能做，這樣就會(huì)遇到有的集群存儲(chǔ)水位比較高，但計(jì)算能力還沒(méi)用滿，卻沒(méi)辦法遷移大的Project過(guò)去的情況。

今年上線的輕量化遷移機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)只遷移計(jì)算和部分熱數(shù)據(jù)到新的集群，而老數(shù)據(jù)則留在原集群，能夠達(dá)到既均衡了計(jì)算資源，又不會(huì)有太多跨集群讀寫的效果。

搬走動(dòng)不了的OTS

MaxCompute 使用OTS存儲(chǔ)系統(tǒng)的各種核心元數(shù)據(jù)，所以一旦OTS異常，MaxCompute的整個(gè)服務(wù)都會(huì)受到影響。更嚴(yán)重的是，MaxCompute服務(wù)對(duì)OTS的依賴長(zhǎng)期沒(méi)有主備熱切換的支持，使得OTS集群變成了MaxCompute唯一動(dòng)不了的一個(gè)點(diǎn)。

今年作為一路向北遷移規(guī)劃的一部分，我們仔細(xì)擬定和驗(yàn)證了OTS熱切換方案，梳理了控制服務(wù)和OTS集群的依賴，目標(biāo)不但是要做OTS的主備熱切換，而且是從杭州直接切到張北。

盡管經(jīng)歷了一次彈內(nèi)切換的失敗，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化和演練，最終我們把切換時(shí)間從預(yù)定的分鐘級(jí)別切換縮短到了若干秒級(jí)的切換，并在公共云線上環(huán)境也成功實(shí)施，實(shí)際切換過(guò)程無(wú)異常反饋，做到了用戶無(wú)感知。

從此MaxCompute服務(wù)里最關(guān)鍵的一個(gè)點(diǎn)有了無(wú)損熱切換的能力，大大降低了整體服務(wù)的全局性風(fēng)險(xiǎn)。

跨集群調(diào)度
多樣的全局作業(yè)調(diào)度機(jī)制

集群之間因?yàn)樽鳂I(yè)類型或業(yè)務(wù)特征等因素，可能會(huì)有各種計(jì)算資源使用的不充分，比如：業(yè)務(wù)的全天資源高峰時(shí)段及持續(xù)時(shí)間不同；申請(qǐng)大塊資源的任務(wù)類型所在集群有空隙可以超賣小作業(yè)填充；甚至有些特殊情況會(huì)有臨時(shí)的資源借用需求。

為此MaxCompute提供了一些全局作業(yè)調(diào)度機(jī)制，可以把指定的一批作業(yè)調(diào)度到指定的集群運(yùn)行，或者在當(dāng)前集群資源繁忙的時(shí)候，系統(tǒng)自動(dòng)去看如果其它集群資源有空閑，就調(diào)度到空閑集群運(yùn)行。

除了均衡資源利用率，這些機(jī)制也提供了人工調(diào)控的靈活性，并且還在進(jìn)行與數(shù)據(jù)排布相結(jié)合的調(diào)度機(jī)制開(kāi)發(fā)，以根據(jù)集群實(shí)時(shí)的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)度。

拓?fù)涓兄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的橋頭堡

作業(yè)要訪問(wèn)其它集群的表數(shù)據(jù)有兩個(gè)選擇，一個(gè)是從本集群直接讀遠(yuǎn)程集群（直讀），一個(gè)是先把遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)復(fù)制一份到本集群（等復(fù)制）。這兩種方式各有優(yōu)缺點(diǎn)及其適用的場(chǎng)景。 同時(shí)，集群之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?#xff08;是異地長(zhǎng)傳還是同城同核心）也會(huì)影響直讀和等復(fù)制策略的選擇。異地長(zhǎng)傳帶寬成本高，容量小，同城的網(wǎng)絡(luò)帶寬則相對(duì)容量較大，但在大數(shù)據(jù)的流量下，高峰期都是一樣的可能擁堵，所以需要既利用同城帶寬優(yōu)勢(shì)，又不能把瓶頸轉(zhuǎn)移到同城，需要全局的策略調(diào)配。

因?yàn)槊刻鞓I(yè)務(wù)都在變化，數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系也在變化，我們利用對(duì)歷史任務(wù)的分析數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化和更新復(fù)制策略，在每個(gè)區(qū)域選擇橋頭堡集群接收長(zhǎng)傳的復(fù)制，然后在區(qū)域內(nèi)實(shí)施鏈?zhǔn)綇?fù)制或者近距離直讀。 通過(guò)橋頭堡2.0項(xiàng)目，我們實(shí)現(xiàn)了將2個(gè)地域間的數(shù)據(jù)復(fù)制流量降低了30%+。

新機(jī)型的新問(wèn)題
一朝天子一朝臣，一代機(jī)型一代瓶頸。

現(xiàn)在MaxCompute的集群規(guī)模仍然是萬(wàn)臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)，但今天的萬(wàn)臺(tái)已經(jīng)不是幾年前的萬(wàn)臺(tái)，單機(jī)的CPU核數(shù)從曾經(jīng)的24核、32核，再到新集群的96核，一臺(tái)頂過(guò)去3臺(tái)。但不管單機(jī)多少核，在MaxCompute的集群里，每天CPU總是能持續(xù)幾個(gè)小時(shí)滿負(fù)荷運(yùn)行，總體日均CPU利用率達(dá)到65%。

不變的除了CPU利用率，還有磁盤數(shù)，我們的數(shù)據(jù)IO能力仍然是由不變的單機(jī)機(jī)械硬盤提供。雖然硬盤充起了氦氣，單盤容量是以前的3倍，但單盤的IOPS能力卻相差無(wú)幾，DiskUtil就變成了非常大的瓶頸。

經(jīng)過(guò)一系列的優(yōu)化措施，今年大量96核集群的上線沒(méi)有了去年面對(duì)64核時(shí)的狼狽不堪，把DiskUtil維持在了比較可控的水平。

透明的文件合并
跑作業(yè)時(shí)遇到報(bào)錯(cuò)FILE_NOT_FOUND重跑又能過(guò)，或者掃描長(zhǎng)時(shí)間分區(qū)范圍的作業(yè)反復(fù)重跑也沒(méi)法跑過(guò)，這個(gè)情況相信很多人都遇到過(guò)。

為了緩解集群文件數(shù)的壓力，平臺(tái)的后臺(tái)自動(dòng)文件合并停一兩天都有觸頂?shù)奈ｋU(xiǎn)，但長(zhǎng)期以來(lái)這個(gè)動(dòng)作為了保證數(shù)據(jù)一致性和效率，都沒(méi)法避免打斷正在讀的作業(yè)，只能選擇只合并比較冷的分區(qū)，但一方面文件數(shù)的壓力迫使把冷的判定閾值從一個(gè)月壓縮到兩周到更短，另一方面總會(huì)有不少作業(yè)仍然會(huì)去讀早些時(shí)間的分區(qū)而被合并操作打斷。

今年平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了新的合并機(jī)制，會(huì)給已經(jīng)在運(yùn)行的作業(yè)留一定的時(shí)間仍能讀合并之前的文件，從而不再受影響，可以很大程度上解決這個(gè)頑固問(wèn)題。

目前新的機(jī)制在公共云取得了很好的效果，集團(tuán)內(nèi)也在灰度試運(yùn)行中。

平臺(tái)性能提升
作為一個(gè)計(jì)算平臺(tái)，MaxCompute以計(jì)算力為核心指標(biāo)，通過(guò)不斷的提升計(jì)算力，支撐起集團(tuán)飛速的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。 對(duì)比2017雙十一，今年雙十一當(dāng)天MaxCompute作業(yè)數(shù)幾乎有了成倍的增長(zhǎng)。 過(guò)去一年中，MaxCompute通過(guò)在NewSQL+富結(jié)構(gòu)化+聯(lián)合計(jì)算平臺(tái)+AliORC多個(gè)方向上發(fā)力，持續(xù)構(gòu)建高可用、高性能、高自適性的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，提升平臺(tái)計(jì)算力。 9月云棲大會(huì)發(fā)布中，TPC-BB的測(cè)評(píng)結(jié)果在10TB規(guī)模上超越開(kāi)源系統(tǒng)3倍以上；100TB規(guī)模評(píng)分從去年的7800+提升到18000+，世界領(lǐng)先。

總結(jié)
MaxCompute 在2018雙十一又一次平滑通過(guò)了大促的考驗(yàn)，同時(shí)我們也看到， 平臺(tái)需要不斷提升分布式計(jì)算下多集群的綜合能力，不斷提升計(jì)算力，保障大規(guī)模計(jì)算下的穩(wěn)定性，來(lái)支撐起持續(xù)高速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)。 通過(guò)持續(xù)的引擎能力優(yōu)化、開(kāi)發(fā)框架建設(shè)、智能數(shù)倉(cāng)建設(shè)等維度，MaxCompute 向智能化的、開(kāi)放的、生態(tài)平臺(tái)發(fā)展，來(lái)支撐起下一個(gè)100%業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

轉(zhuǎn)載于:https://blog.51cto.com/14031893/2327119

總結(jié)

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