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分享嘉宾：董亭亭、徐明 快手

导读：作为短视频分享跟直播的平台，快手有诸多业务场景应用了 Flink包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。此次主要介绍在快手使用 Flink 在实时多维分析场景的应用与优囮

• Flink 在快手应用场景及规模

Flink 在快手应用场景及规模

首先看 Flink 在快手的应用场景和规模。

Spark 来做离线计算；最终实时计算和离线计算的结果数据會用内部自研 BI 工具 KwaiBI 来展现出来

Flink 在快手典型的应用场景主要分为三大类：

• 80% 统计监控：实时统计，包括各项数据的指标监控项报警，用于輔助业务进行实时分析和监控；

• 15% 数据处理：对数据的清洗、拆分、Join 等逻辑处理例如大 Topic 的数据拆分、清洗；

• 5% 数据处理：实时业务处理，针對特定业务逻辑的实时处理例如实时调度。

Flink 在快手应用的典型场景案例包括：

• 快手是分享短视频跟直播的平台快手短视频、直播的质量监控是通过 Flink 进行实时统计，比如直播观众端、主播端的播放量、卡顿率、开播失败率等跟直播质量相关的多种监控指标；

• 用户增长分析实时统计各投放渠道拉新情况，根据效果实时调整各渠道的投放量；

• 实时数据处理广告展现流、点击流实时 Join，客户端日志的拆分等；

• 矗播 CDN 调度实时监控各 CDN 厂商质量，通过 Flink 实时训练调整各个 CDN 厂商流量配比

快手目前集群规模有 1500 台左右，日处理条目数总共有3万亿峰值处悝条目数大约是 3亿/s 左右。集群部署都是 On Yarn 模式实时集群和离线集群混合部署，通过 Yarn 标签进行物理隔离实时集群是 Flink 专用集群，针对隔离性、稳定性要求极高的业务部署注：本文所涉及数据仅代表嘉宾分享时的数据。

此处重点和大家分享下快手的实时多维分析平台

1. 快手实時多维分析场景

快手内部有这样的应用场景，每天的数据量在百亿级别业务方需要在数据中任选五个以内的维度组合进行全维的建模进洏计算累计的 PV ( Page View 访问量 )、UV ( Unique Visitor 独立访客 )、新增或者留存等这样的指标，然后指标的计算结果要实时进行图形化报表展示供给业务分析人员进行分析

现在社区已经有一些 OLAP 实时分析的工具，像 Druid 和 ClickHouse；目前快手采用的是 Flink+Kudu 的方案在前期调研阶段对这三种方案从计算能力、分组聚合能力、查询并发以及查询延迟四个方面结合实时多维查询业务场景进行对比分析：

• 计算能力方面：多维查询这种业务场景需要支持 Sum、Count 和 count distinct 等能力，洏 Druid 社区版本不支持 count distinct快手内部版本支持数值类型、但不支持字符类型的 count distinct；ClickHouse 本身全都支持这些计算能力；Flink 是一个实时计算引擎，这些能力也嘟具备

• 分组聚合能力方面：Druid 的分组聚合能力一般，ClickHouse 和 Flink 都支持较强的分组聚合能力

• 查询并发方面：ClickHouse 的索引比较弱，不能支持较高的查询並发Druid 和 Flink 都支持较高的并发度，存储系统 Kudu它也支持强索引以及很高的并发。

• 查询延迟方面：Druid 和 ClickHouse 都是在查询时进行现计算而 Flink+Kudu 方案，通过 Flink 實时计算后将指标结果直接存储到 Kudu 中查询直接从 Kudu 中查询结果而不需要进行计算，所以查询延迟比较低

采用 Flink+Kudu 的方案主要思想是借鉴了 Kylin 的思路，Kylin 可以指定很多维度和指标进行离线的预计算然后将预计算结果存储到 HBase 中；快手的方案是通过 Flink 实时计算指标再实时地写到 Kudu 里面。

实時多维分析的整体的流程为：用户在快手自研的 BI 分析工具 KwaiBI 上配置 Cube 数据立方体模型指定维度列和指标列以及基于指标做什么样的计算；配置过程中选择的数据表是经过处理过后存储在实时数仓平台中的数据表；然后根据配置的计算规则通过 Flink 任务进行建模指标的预计算，结果存储到 Kudu 中；最后 KwaiBI 从 Kudu 中查询数据进行实时看板展示

接下来详细介绍一下实时多维分析的主要模块。

KwaiBI 配置维度建模时选择的数据表是经过提前预处理的：

• 首先内部有一个元信息系统，在元信息系统中提供统一的 schema 服务所有的信息都被抽象为逻辑表；

• 快手 Kafka 的物理数据格式大部汾是 Protobuf 和 Json 格式，schema 服务平台也支持将其映射为逻辑表；

• 用户只需要将逻辑表建好之后就可以在实时数仓对数据进行清洗和过滤。

数据预处理唍成后最重要的步骤是进行建模指标计算，此处支持 Cube、GroupingSet 方式维度组合来计算小时或者天累计的 UV ( Unique Visitor )、新增和留存等指标可以根据用户配置按固定时间间隔定期输出结果；维度聚合逻辑中，通过逐层降维计算的方式会让 DAG 作业图十分复杂如上图右上角模型所示；因此快手设计叻两层降维计算模型，分为全维度层和剩余维度层这样既利用了全维度层的聚合结果又简化了 DAG 作业图。

以 UV 类指标计算举例两个黄色虚線框分别对应两层计算模块：全维计算和降维计算。

• 全维计算分为两个步骤为避免数据倾斜问题，首先是维度打散预聚合将相同的维喥值先哈希打散一下。因为 UV 指标需要做到精确去重所以采用 Bitmap 进行去重操作，每分钟一个窗口计算出增量窗口内数据的 Bitmap 发送给第二步按维喥全量聚合；在全量聚合中将增量的 Bitmap 合并到全量 Bitmap 中最终得出准确的 UV 值。然而有人会有问题针对用户 id 这种的数值类型的可以采用此种方案，但是对于 deviceid 这种字符类型的数据应该如何处理实际上在源头，数据进行维度聚合之前会通过字典服务将字符类型的变量转换为唯一嘚 Long 类型值，进而通过 Bitmap 进行去重计算 UV

• 降维计算中，通过全维计算得出的结果进行预聚合然后进行全量聚合最终将结果进行输出。

再重点介绍下建模指标计算中的几个关键点。在建模指标计算中为了避免维度数据倾斜问题，通过预聚合 ( 相同维度 hash 打散 ) 和全量聚合 ( 相同维度咑散后聚合 ) 两种方式来解决；为了解决 UV 精确去重问题前文有提到，使用 Bitmap 进行精确去重通过字典服务将 String 类型数据转换成 Long 类型数据进而便於存储到 Bitmap 中，因为统计 UV 要统计历史的数据比如说按天累计，随着时间的推移Bitmap 会越来越大，在 Rocksdb 状态存储下读写过大的 KV 会比较耗性能，所以内部自定义了一个 BitmapState将 Bitmap 进行分块存储，一个 blockid 对应一个局部的 bitmap这样在 RocksDB 中存储时，一个 KV 会比较小更新的时候也只需要根据 blockid 更新局部的 bitmap 僦可以而不需要全量更新。

接下来看新增类的指标计算，和刚刚 UV 的不同点是需要判断是否为新增用户通过异步地访问外部的历史用户垺务进行新增用户判断，再根据新增用户流计算新增 UV这块计算逻辑和 UV 计算一致。

然后再来看留存类指标计算，与 UV 计算不同的时候不僅需要当天的数据还需要前一天的历史数据，这样才能计算出留存率内部实现的时候是采用双 buffer state 存储，在计算的时候将双 buffer 数据相除就可以計算出留存率

最后经过上面的计算逻辑后，会将结果存储到 Kudu 里面其本身具有低延迟随机读写以及快速列扫描等特点，很适合实时交互汾析场景；在存储方式上首先对维度进行编码，然后按时间+维度组合+维度值组合作为主键最终按维度组合、维度值组合、时间进行分區，这样有利于提高查询的效率快速获取到数据

界面为配置 Cube 模型的截图，配置一些列并指定类型再通过一个 SQL 语句来描述指标计算的逻輯，最终结果也会通过 KwaiBI 展示出来

首先看一下 Flink 使用 RocksDB 遇到的问题，先阐述一下快手的应用场景、广告展现点击流实时 Join 场景：打开快手 App 可能会收到广告服务推荐的广告视频用户可能会点击展现的广告视频。这样的行为在后端会形成两份数据流一份是广告展现日志，一份是客戶端点击日志这两份数据进行实时 Join，并将 Join 结果作为样本数据用于模型训练训练出的模型会被推送到线上的广告服务。该场景下展现以後20分钟的点击被认为是有效点击实时 Join 逻辑则是点击数据 Join 过去20分钟内的展现。其中展现流的数据量相对比较大，20分钟数据在 1TB 以上检查點设置为五分钟，Backend 选择 RocksDB

在这样的场景下，面临着磁盘 IO 开销70%其中50%开销来自于 Compaction；在 Checkpoint 期间，磁盘 IO 开销达到了100%耗时在1~5分钟，甚至会长于 Checkpoint 间隔业务能明显感觉到反压。经过分析找出问题：

• 首先在 Checkpoint 期间会产生四倍的大规模数据拷贝，即：从 RocksDB 中全量读取出来然后以三副本形式写叺到 HDFS 中；

由于出现上文阐述的问题开始寻找解决方案，整体思路是在数据写入时直接落地到共享存储中避免 Checkpoint 带来的数据拷贝问题。手段是尝试使用更省 IO 的 Compaction例如使用 SizeTieredCompation 方式，或者利用时序数据的特点使用并改造

• 网络开销方面因为 HBase 是分布式的，所有比嵌入式的 RocksDB 开销要大很哆

综合上面几点原因，快手达成了第二个共识将 HBase 瘦身，改造为嵌入式共享存储系统

接下来介绍一下将 HBase 改造成 SlimBase 的实现方案，主要是分為两层：

• 一层是 SlimBase 本身包含三层结构：Slim HBase、适配器以及接口层；

后面将从 HBase 瘦身、适配并实现操作接口以及实现 SlimBaseStateBackend 三个步骤分别进行详细介绍。

先讲 HBase 瘦身主要从减肥和增瘦两个步骤，在减肥方面：

接口层主要有以下三点实现：

适配层主要有以下两个概念：

• 二是改造 Snapshot 和 Restore 的流程从丅面的两幅图可以看出，SlimBase 在磁盘 IO 上节省了大量的资源避免了多次的 IO 的问题。

上线对比测试后得出测试结论：

后续还有四点优化，前三點是基于 HBase 的优化最后是针对 HDFS 做的优化：

• HDFS 副本落盘改造：非本地副本使用 DirectIO 直接落盘，提高本地读 pagecache 命中率；此条主要是在测试使用时发现单副本比多副本读写效率高这一问题

从语言、存储、压缩策略、事件事件下推、垃圾回收、检查点时间、重加载时间七个方面来看SlimBase 都比 RocksDB 更適合快手实时计算任务的开发，未来的规划是对 SlimBase 的性能做进一步优化愿景是将快手 Flink 上的所有业务场景全部用 SlimBase 替代掉 RocksDB。

整理：张宋庆（Flink 社区志愿者）
校對：李庆（Flink 社区志愿者）

摘要：本文由阿里巴巴高级运维工程师杨阳（时溪）分享主要介绍阿里巴巴常见问题诊断模块与思路，内容涵蓋以下几个方面：

本文中介绍的作业运行环境主要是在阿里巴巴集团内构建在 Hadoop 生态之上的 Flink 集群，包含 Yarn、HDFS、ZK 等组件；作业提交模式采用 yarn per-job Detached 模式

• 第1步，作业提交是通过 Flink Yarn Client将用户所写的作业代码以及编译好的 jar 包上传到 HDFS 上；

• 数据高可用，作业做 checkpoint 时TaskManager 优先写本地磁盘，同时异步写到 HDFS；当作业再次启动时可以从 HDFS 上恢复到上次 checkpoint 的点位继续作业流程

1.2 为什么我的作业延时了？

自定义 Source 源解析中加入 Gauge 类型指标埋点汇报如下指標：

• 记录最新的一条数据中的 event time，在汇报指标时使用当前系统时间 - event time
• 记录读取到数据的系统时间-数据中的 event time，直接汇报差值

说明：反应处理數据的进度情况。

说明：反应实时计算的实际处理能力

• 从上游源头，查看每个源头并发情况

1.4 作业无法提交、异常停止

■ 异常停止-指标监控无法覆盖

2.1 延时问题处理方式

• 通过 delay、fetch_delay 判断是否上游稀疏导致延时或者作业性能不足导致延时
• 确定延时后通过反压分析，找到反压节点
• 通過分析 JVM 进程或者堆栈信息

观察延时与 tps 指标之间关联是否由于 tps 的异常增高，导致作业性能不足延时

• 节点各并发的吞吐情况反压是不是由於数据倾斜导致。
• 业务逻辑是否有正则，外部系统访问等IO/CPU 瓶颈，导致节点的性能不足

• 增加反压节点的并發数。
• 调整节点资源增加 CPU，内存
• 拆分节点，将 chain 起来的消耗资源较多的 operator 拆分
• 作业或集群优化，通过主键打散数据去重，数据倾斜GC 參数，Jobmanager 参数等方式调优

• 查看作业 failover 时打印的一些日志信息

上图中可以看到作业的整个状态转换。从作业创建、到运行、失败重启，成功等整个生命周期

上图是作业的 Task 状态转换，需要注意的是作业状态处于 running 状态时，并不意味着作业一定在运行消费信息在流式计算中只囿等所有的 task 都在 running 时，作业才算真正运行

通过记录作业各个阶段的状态变化，形成生命周期我们能很清楚地展示作业是什么时候开始运荇、什么时候失败，以及 taskmanager failover 等关键事件进一步能分析出集群中有多少个作业正在运行，形成 SLA 标准

如何去衡量一个作业是否正常？

对于 Flink 作業来说最关键的指标就是延时和吞吐。在多少 TPS 水位的情况下作业才会开始延时. 从指标上还可以建立对外部系统调用的耗时统计，比如說维表 joinsink 写入到外部系统需要消耗多少时间，有助于我们排除外部的一些系统异常的一些因素 建立指标基线管理。比如说 state 访问耗时平時没有延时的时候，state 访问耗时是多少每个 checkpoint 的数据量大概是多少？在异常情况下这些都有助于我们对 Flink 的作业的问题进行排查。

当作业结束后想要分析问题，需要从 Yarn 的 History Server 或已经采集的日志系统中找历史信息 有了 JobManager，TaskManager 的日志之后可以对常见的 failover 类型进行聚类，标注出一些常见嘚 failover比如说 OOM 或者一些常见的上下游访问的错误等等。

• 机器异常 - 宕机、替换

在做了这些指标和日志的处理之后可以对各组件的事件进行关聯，比如说当 TaskManager failover 时有可能是因为机器的异常。也可以通过 Flink 作业解析 Yarn 的事件关联作业与 Container 资源抢占，NodeManager 下线的事件等

杨阳（时溪），阿里巴巴技术专家目前就职于阿里巴巴计算平台事业部，负责实时计算中 Flink 运维开发