敖丙怎么連Flink的背壓都不懂，太菜了吧？

最近一直在遷移Flink相關的工程，期間也踩了些坑，checkpoint和反壓是其中的一個。

敖丙太菜了，Flink都不會，只能我自己來了。

看敖丙只能圖一樂，學技術還是得看三歪

平時敖丙黑我都沒啥水平，拿點簡單的東西來就說我不會，麻煩專業(yè)點@敖丙。

今天來分享一下 Flink的checkpoint機制和背壓原理，我相信通過這篇文章，大家在玩Flink的時候可以更加深刻地了解Checkpoint是怎么實現(xiàn)的，并且在設置相關參數(shù)以及使用的時候可以更加地得心應手。

上一篇已經(jīng)寫過Flink的入門教程了，如果還不了解Flink的同學可以先去看看：《Flink入門教程》

前排提醒，本文基于Flink 1.7

《淺入淺出學習Flink的背壓知識》

開胃菜

在講解Flink的checkPoint和背壓機制之前，我們先來看下checkpoint和背壓的相關基礎，有助于后面的理解。

作為用戶，我們寫好Flink的程序，上管理平臺提交，Flink就跑起來了(只要程序代碼沒有問題），細節(jié)對用戶都是屏蔽的。

實際上大致的流程是這樣的：

1. Flink會根據(jù)我們所寫代碼，會生成一個StreamGraph的圖出來，來代表我們所寫程序的拓撲結構。
2. 然后在提交的之前會將StreamGraph這個圖優(yōu)化一把(可以合并的任務進行合并），變成JobGraph
3. 將JobGraph提交給JobManager
4. JobManager收到之后JobGraph之后會根據(jù)JobGraph生成ExecutionGraph（ExecutionGraph 是 JobGraph 的并行化版本）
5. TaskManager接收到任務之后會將ExecutionGraph生成為真正的物理執(zhí)行圖

可以看到物理執(zhí)行圖真正運行在TaskManager上Transform和Sink之間都會有ResultPartition和InputGate這倆個組件，ResultPartition用來發(fā)送數(shù)據(jù)，而InputGate用來接收數(shù)據(jù)。

屏蔽掉這些Graph，可以發(fā)現(xiàn)Flink的架構是：Client->JobManager->TaskManager

從名字就可以看出，JobManager是干「管理」，而TaskManager是真正干活的?；氐轿覀兘裉斓闹黝}，checkpoint就是由JobManager發(fā)出。

而Flink本身就是有狀態(tài)的，Flink可以讓你選擇執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)保存在哪里，目前有三個地方，在Flink的角度稱作State Backends：

• MemoryStateBackend（內存）
• FsStateBackend（文件系統(tǒng)，一般是HSFS）
• RocksDBStateBackend（RocksDB數(shù)據(jù)庫）

同樣的，checkpoint信息也是保存在State Backends上

耗子屎

最近在Storm遷移Flink的時候遇到個問題，我來簡單描述一下背景。

我們從各個數(shù)據(jù)源從清洗出數(shù)據(jù)，借助Flink清洗，組裝成一個寬模型，最后交由kylin做近實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計和展示，供運營實時查看。

遷移的過程中，發(fā)現(xiàn)訂單的topic消費延遲了好久，初步懷疑是因為訂單上游的并發(fā)度不夠所影響的，所以調整了兩端的并行度重新發(fā)布一把。

發(fā)布的過程中，系統(tǒng)起來以后，再去看topic 消費延遲的監(jiān)控，就懵逼了。什么？怎么這么久了??？絲毫沒有降下去的意思。

這時候只能找組內的大神去尋求幫忙了，他排查一番后表示：這checkpoint一直沒做上，都堵住了，重新發(fā)布的時候只會在上一次checkpoint開始，由于checkpoint長時間沒完成掉，所以重新發(fā)布數(shù)據(jù)量會很大。這沒啥好辦法了，只能在這個堵住的環(huán)節(jié)下扔掉吧，估計是業(yè)務邏輯出了問題。

畫外音：接收到訂單的數(shù)據(jù)，會去溯源點擊，判斷該訂單從哪個業(yè)務來，經(jīng)過了哪些的業(yè)務，最終是哪塊業(yè)務致使該訂單成交。

畫外音：外部真正使用時，依賴「訂單結果HBase」數(shù)據(jù)

我們認為點擊的數(shù)據(jù)有可能會比訂單的數(shù)據(jù)處理要慢一會，所以找不到的數(shù)據(jù)會間隔一段時間輪詢，又因為Flink提供State「狀態(tài)」 和checkpoint機制，我們把找不到的數(shù)據(jù)放入ListState按一定的時間輪詢就好了（即便系統(tǒng)由于重啟或其他原因掛了，也不會把數(shù)據(jù)丟了）。

理論上只要沒問題，這套方案是可行的。但現(xiàn)在結果告訴我們：訂單數(shù)據(jù)報來了以后，一小批量數(shù)據(jù)一直在「訂單結果HBase」沒找到數(shù)據(jù)，就放置到ListState上，然后來一條數(shù)據(jù)就去遍歷ListState。導致的后果就是：

• 數(shù)據(jù)消費不過來，形成反壓
• checkpoint一直沒成功

當時處理的方式就是把ListState清空掉，暫時丟掉這一部分的數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)追上進度。

后來排查后發(fā)現(xiàn)是上游在消息報字段上做了「手腳」，解析失敗導致點擊丟失，造成這一連鎖的后果。

排查問題的關鍵是理解Flink的反壓和checkpoint的原理是什么樣的，下面我來講述一下。

反壓

反壓backpressure是流式計算中很常見的問題。它意味著數(shù)據(jù)管道中某個節(jié)點成為瓶頸，處理速率跟不上「上游」發(fā)送數(shù)據(jù)的速率，上游需要進行限速

上面的圖代表了是反壓極簡的狀態(tài)，說白了就是：下游處理不過來了，上游得慢點，要堵了！

最令人好奇的是：“下游是怎么通知上游要發(fā)慢點的呢？”

在前面Flink的基礎知識講解，我們可以看到ResultPartition用來發(fā)送數(shù)據(jù)，InputGate用來接收數(shù)據(jù)。

而Flink在一個TaskManager內部讀寫數(shù)據(jù)的時候，會有一個BufferPool（緩沖池）供該TaskManager讀寫使用（一個TaskManager共用一個BufferPool），每個讀寫ResultPartition/InputGate都會去申請自己的LocalBuffer

以上圖為例，假設下游處理不過來，那InputGate的LocalBuffer是不是被填滿了？填滿了以后，ResultPartition是不是沒辦法往InputGate發(fā)了？而ResultPartition沒法發(fā)的話，它自己本身的LocalBuffer 也遲早被填滿，那是不是依照這個邏輯，一直到Source就不會拉數(shù)據(jù)了...

這個過程就猶如InputGate/ResultPartition都開了自己的有界阻塞隊列，反正“我”就只能處理這么多，往我這里發(fā)，我滿了就堵住唄，形成連鎖反應一直堵到源頭上...

上面是只有一個TaskManager的情況下的反壓，那多個TaskManager呢？（畢竟我們很多時候都是有多個TaskManager在為我們工作的）

我們再看回Flink通信的總體數(shù)據(jù)流向架構圖：

從圖上可以清洗地發(fā)現(xiàn)：遠程通信用的Netty，底層是TCP Socket來實現(xiàn)的。

所以，從宏觀的角度看，多個TaskManager只不過多了兩個Buffer（緩沖區(qū)）。

按照上面的思路，只要InputGate的LocalBuffer被打滿，Netty Buffer也遲早被打滿，而Socket Buffer同樣遲早也會被打滿（TCP 本身就帶有流量控制），再反饋到ResultPartition上，數(shù)據(jù)又又又發(fā)不出去了...導致整條數(shù)據(jù)鏈路都存在反壓的現(xiàn)象。

現(xiàn)在問題又來了，一個TaskManager的task可是有很多的，它們都共用一個TCP Buffer/Buffer Pool，那只要其中一個task的鏈路存在問題，那不導致整個TaskManager跟著遭殃？

在Flink 1.5版本之前，確實會有這個問題。而在Flink 1.5版本之后則引入了credit機制。

從上面我們看到的Flink所實現(xiàn)的反壓，宏觀上就是直接依賴各個Buffer是否滿了，如果滿了則無法寫入/讀取導致連鎖反應，直至Source端。

而credit機制，實際上可以簡單理解為以「更細粒度」去做流量控制：每次InputGate會告訴ResultPartition自己還有多少的空閑量可以接收，讓ResultPartition看著發(fā)。如果InputGate告訴ResultPartition已經(jīng)沒有空閑量了，那ResultPartition就不發(fā)了。

那實際上是怎么實現(xiàn)的呢？擼源碼！

在擼源碼之前，我們再來看看下面物理執(zhí)行圖：實際上InPutGate下是InputChannel，ResultPartition下是ResultSubpartition（這些在源碼中都有體現(xiàn)）。

InputGate(接收端處理反壓)

我們先從接收端看起吧。Flink接收數(shù)據(jù)的方法在org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamInputProcessor#processInput

隨后定位到處理反壓的邏輯：

final?BufferOrEvent?bufferOrEvent?=?barrierHandler.getNextNonBlocked();

進去getNextNonBlocked()方法看（選擇的是BarrierBuffer實現(xiàn)）：

我們就直接看null的情況，看下從初始化階段開始是怎么搞的，進去getNextBufferOrEvent()

進去方法里面看到兩個比較重要的調用：

requestPartitions();

result?=?currentChannel.getNextBuffer();

先從requestPartitions()看起吧，發(fā)現(xiàn)里邊套了一層（從InputChannel下獲取到subPartition）：

于是再進requestSubpartition()（看RemoteInputChannel的實現(xiàn)吧）

在這里看起來就是創(chuàng)建Client端，然后接收上游發(fā)送過來的數(shù)據(jù)：

先看看client端的創(chuàng)建姿勢吧，進createPartitionRequestClient()方法看看（我們看Netty的實現(xiàn)）。

點了兩層，我們會進到createPartitionRequestClient()方法，看源碼注釋就可以清晰發(fā)現(xiàn)，這會創(chuàng)建TCP連接并且創(chuàng)建出Client供我們使用

我們還是看null的情況，于是定位到這里：

進去connect()方法看看：

我們就看看具體生成邏輯的實現(xiàn)吧，所以進到getClientChannelHandlers上

意外發(fā)現(xiàn)源碼還有個通信簡要流程圖給我們看（哈哈哈）：

好了，來看看getClientChannelHandlers方法吧，這個方法不長，主要判斷了下要生成的client是否開啟creditBased機制：

public?ChannelHandler[]?getClientChannelHandlers()?{
??NetworkClientHandler?networkClientHandler?=
???creditBasedEnabled???new?CreditBasedPartitionRequestClientHandler()?:
????new?PartitionRequestClientHandler();
??return?new?ChannelHandler[]?{
???messageEncoder,
???new?NettyMessage.NettyMessageDecoder(!creditBasedEnabled),
???networkClientHandler};
?}

于是我們的networkClientHandler實例是CreditBasedPartitionRequestClientHandler

到這里，我們暫且就認為Client端已經(jīng)生成完了，再退回去getNextBufferOrEvent()這個方法，requestPartitions()方法是生成接收數(shù)據(jù)的Client端，具體的實例是CreditBasedPartitionRequestClientHandler

下面我們進getNextBuffer()看看接收數(shù)據(jù)具體是怎么處理的:

拿到數(shù)據(jù)后，就會開始執(zhí)行我們用戶的代碼了調用process方法了（這里我們先不看了）。還是回到反壓的邏輯上，我們好像還沒看到反壓的邏輯在哪里。重點就是receivedBuffers這里，是誰塞進去的呢？

于是我們回看到Client具體的實例CreditBasedPartitionRequestClientHandler，打開方法列表一看，感覺就是ChannelRead()沒錯了：

?@Override
?public?void?channelRead(ChannelHandlerContext?ctx,?Object?msg)?throws?Exception?{
??try?{
???decodeMsg(msg);
??}?catch?(Throwable?t)?{
???notifyAllChannelsOfErrorAndClose(t);
??}
?}

跟著decodeMsg繼續(xù)往下走吧：

繼續(xù)下到decodeBufferOrEvent()

繼續(xù)下到onBuffer：

所以我們往onSenderBacklog上看看：

最后調用notifyCreditAvailable將Credit往上游發(fā)送：

public?void?notifyCreditAvailable(final?RemoteInputChannel?inputChannel)?{
??ctx.executor().execute(()?->?ctx.pipeline().fireUserEventTriggered(inputChannel));
?}

最后再畫張圖來理解一把（關鍵鏈路）：

ResultPartition(發(fā)送端處理反壓)

發(fā)送端我們從org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner#startTaskManager開始看起

于是我們進去看fromConfiguration()

進去start()去看，隨后進入connectionManager.start()（還是看Netty的實例）：

進去看service.init()方法做了什么（又看到熟悉的身影）：

好了，我們再進去getServerChannelHandlers()看看吧：

有了上面經(jīng)驗的我們，直接進去看看它的方法，沒錯，又是channnelRead，只是這次是channelRead0。

ok，我們進去addCredit()看看：

reader.addCredit(credit)只是更新了下數(shù)量

public?void?addCredit(int?creditDeltas)?{
??numCreditsAvailable?+=?creditDeltas;
?}

重點我們看下enqueueAvailableReader() 方法，而enqueueAvailableReader()的重點就是判斷Credit是否足夠發(fā)送

isAvailable的實現(xiàn)也很簡單，就是判斷Credit是否大于0且有真實數(shù)據(jù)可發(fā)

而writeAndFlushNextMessageIfPossible實際上就是往下游發(fā)送數(shù)據(jù)：

拿數(shù)據(jù)的時候會判斷Credit是否足夠，不足夠拋異常：

再畫張圖來簡單理解一下：

背壓總結

「下游」的處理速度跟不上「上游」的發(fā)送速度，從而降低了處理速度，看似是很美好的（畢竟看起來就是幫助我們限流了）。

但在Flink里，背壓再加上Checkponit機制，很有可能導致State狀態(tài)一直變大，拖慢完成checkpoint速度甚至超時失敗。

當checkpoint處理速度延遲時，會加劇背壓的情況（很可能大多數(shù)時間都在處理checkpoint了）。

當checkpoint做不上時，意味著重啟Flink應用就會從上一次完成checkpoint重新執(zhí)行（...

舉個我真實遇到的例子：

我有一個Flink任務，我只給了它一臺TaskManager去執(zhí)行任務，在更新DB的時候發(fā)現(xiàn)會有并發(fā)的問題。

只有一臺TaskManager定位問題很簡單，稍微定位了下判斷：我更新DB的Sink 并行度調高了。

如果Sink的并行度設置為1，那肯定沒有并發(fā)的問題，但這樣處理起來太慢了。

于是我就在Sink之前根據(jù)userId進行keyBy（相同的userId都由同一個Thread處理，那這樣就沒并發(fā)的問題了）

看似很美好，但userId存在熱點數(shù)據(jù)的問題，導致下游數(shù)據(jù)處理形成反壓。原本一次checkpoint執(zhí)行只需要30~40ms，反壓后一次checkpoint需要2min+。

checkpoint執(zhí)行間隔相對頻繁（6s/次），執(zhí)行時間2min+，最終導致數(shù)據(jù)一直處理不過來，整條鏈路的消費速度從原來的3000qps到背壓后的300qps，一直堵?。ǔ绦驔]問題，就是處理速度大大下降，影響到數(shù)據(jù)的最終產(chǎn)出）。

最后

本來想著這篇文章把反壓和Checkpoint都一起寫了，但寫著寫著發(fā)現(xiàn)有點長了，那checkpoint開下一篇吧。

相信我，只要你用到Flink，遲早會遇到這種問題的，現(xiàn)在可能有的同學還沒看懂，沒關系，先點個贊?，收藏起來，后面就用得上了。

參考資料：

• https://www.cnblogs.com/ljygz/tag/flink/
• https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/

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