百亿流水-Flink去重实践

lex技术 2021-12-29

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1、背景

业务方需求如下背景，需要对几个亿级基数的维度进行天去重。举例如下，用户维度、歌曲（或者文章、电影本文以歌曲为例）、行为（播放、收藏、分享等行为）。用户维度基数假定亿级、歌曲维度基数假定亿级、行为基数20。需求是对某个用户在某首歌播放次数超过10次以后的进行去重。

2、去重方案

一般flink去重的话有几种方式可选择。

布隆过滤器，不过由于布隆过滤器有误差，所以我们这里并没有采用。
引入外部存储比如redis、hbase，即将各个维度数据组合作为key，一天次数作为value。经过计算一天大概是500G量。由于redis成本较大，并且涉及网络io，以及引入外部组件的不稳定性，该没有采取该方案。
Flink RocksDb状态后端去重。该方案是Flink自身保证，稳定性高，并且RocksDb是存储在本地磁盘。存储量大、并且不涉及网络IO。而且Flink sql 原生支持row number方式去重，Sql方式维护方便。因此最终我们选择了此方案。

3、Flink Sql 去重

如下Flink sql提供了标准去重语法

SELECT [column_list]
FROM (
   SELECT [column_list],
     ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]
       ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum
   FROM table_name)
WHERE rownum <= N [AND conditions]

参数	说明
ROW_NUMBER()	计算行号的OVER窗口函数。行号从1开始计算。
PARTITION BY col1[, col2..]	可选。指定分区的列，即去重的KEYS。
ORDER BY timeAttributeCol asc desc	指定排序的列，必须是一个的字段（即Proctime或Rowtime）。可以指定顺序（Keep FirstRow）或者倒序（Keep LastRow）。
rownum	外层查询中对排名进行过滤，只取前N条

3.1 Deduplication方式

当rownum<=1时，flink采用的是Deduplication方式进行去重。该方式有两种去重方案：有保留第一条（Deduplicate Keep FirstRow）和保留最后一条（Deduplicate Keep LastRow）2种。

Deduplicate Keep FirstRow保留首行的去重策略：保留KEY下第一条出现的数据，之后出现该KEY下的数据会被丢弃掉。因为STATE中只存储了KEY数据，所以性能较优。

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b ORDER BY proctime) as rowNum
  FROM T
)
WHERE rowNum = 1

Deduplicate Keep LastRow保留末行的去重策略：保留KEY下最后一条出现的数据。因此过程中会产生变更的记录，会下下游发送变更的消息。因此，sink表需要支持update操作。

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b, d ORDER BY rowtime DESC) as rowNum
  FROM T
)
WHERE rowNum = 1

Deduplicate Keep FirstRow方式去重原理是在flink中维护一个boolean类型的状态，来判断是否已经存在该记录。例如：如果对应的key不存在，则将该值设置为true，后续的记录通过key获取该值来判断是否是重复。Deduplicate Keep LastRow也是类似的实现，不过需要保留最后一个的记录，且会产生变更的记录。

/**
 * Processes element to deduplicate on keys with process time semantic, sends current element if
 * it is first row.
 *
 * @param currentRow latest row received by deduplicate function
 * @param state state of function
 * @param out underlying collector
 */
static void processFirstRowOnProcTime(
        RowData currentRow, ValueState<Boolean> state, Collector<RowData> out)
        throws Exception {


    checkInsertOnly(currentRow);
    // ignore record if it is not first row
    if (state.value() != null) {
        return;
    }
    state.update(true);
    // emit the first row which is INSERT message
    out.collect(currentRow);
}

3.2 top N 方式

3.2.1 去重原理

经典的TopN算法：从已经存在的数组中，找出最大（或最小）的前n个元素。算法（以找最大的n个元素为例）：

取出数组的前n个元素，创建长度为n的小根堆；
从n开始循环数组的剩余元素，如果当前元素比小根堆的根节点大，则将当前元素设置成小根堆的根节点，并通过调整让堆保持小根堆；
循环完成后，小根堆中的所有元素就是需要找的最大的n个元素；
根据需要对小根堆中的所有元素继续利用堆排序算法进行排序。

最终，堆中的结果就是top N。

flink 也是采用一个类似处理，每一个需要去重的key，维护了一个堆，然后对后续对应key过来的数据更新这个堆。这些堆信息存储在flink状态中。

3.2.2 去重策略

AppendFast：结果只追加，不更新；
Retract：类似于回撤流，结果会更新，前提是输入数据没有主键，或者主键与partitionKey不同；
UpdateFast：快速更新，前提是输入数据有主键，且结果单调递增/递减，还要求orderKey的排序规则与结果的单调性相反（例：ORDER BY sum(quantity) DESC ）。可见它的效率最高，但是也最苛刻。

3.2.3 状态保存

前面可以看到，去重是基于状态实现的。因此，控制好状态的大小，即可以实现按照1 hour 1day等进行去重。如下所示：

StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build());
tEnv.getConfig().setIdleStateRetention(Duration.ofDays(1));

4、Flink sql改造

由于我们的场景比较特殊，不需要求出top N数据，只需要按照时间过滤掉当天出现N次以后的数据即可。因此，这种场景可以进行优化，在flink中维护一个integer的状态。对于同一个key值，用integer来统计次数，如果次数大于指定的值，则丢弃该数据，否则保留该数据并且状态值+1。这种方式只用了一个integer类型的值，来替代一个具有N个元素的堆。时间和空间复杂度大大减低。（该方案由jerry哥提出和改造）

部分代码如下:

@Override
public void processElement(RowData input, Context context, Collector<RowData> out)
        throws Exception {
    initRankEnd(input);


    // check message should be insert only.
    Preconditions.checkArgument(input.getRowKind() == RowKind.INSERT);
    int currentRank = state.value() == null ? 0 : state.value();
    // ignore record if it does not belong to the first-n rows
    if (currentRank >= rankEnd) {
        return;
    }
    currentRank += 1;
    state.update(currentRank);


    if (outputRankNumber) {
        collectInsert(out, input, currentRank);
    } else {
        collectInsert(out, input);
    }
}

5、Flink sql问题

初始去重sql如下：

select SELECT_COLUMNS from 
(    
    select SELECT_COLUMNS
    from 
    ( 
        SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY song_id, user_id, cmd, FLOOR(proc_time TO day) order by proc_time asc ) as row_num 
        from  tableA
        where  cmd = 1 and user_id > 0  and playtime >=(duration*0.8) and duration>0
    ) 
    where row_num <=10
)
union all 
( 
    select SELECT_COLUMNS from 
    (
        SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY song_id, user_id, cmd, FLOOR(proc_time TO day) order by proc_time asc) as row_num 
        from   tableA
        where cmd = 2 and user_id > 0  and playtime >=(duration*0.8) and duration>0
    ) 
    where row_num <=3  
) 
union all 
(
    select SELECT_COLUMNS  from 
    
        SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY song_id, user_id, cmd, FLOOR(proc_time TO day) order by proc_time asc) as row_num 
        from tableA
        where cmd =3  and user_id > 0  and playtime >=(duration*0.8) and duration>0
    ) 
    where row_num <= 1 
)

如上述sql所示。cmd是行为（假定为1是播放歌曲、2是收藏歌曲、3是分享歌曲），PARTITION BY后的是不同的维度歌曲、用户、行为、日期（天去重）。对同一个table的不同的行为进行不同的次数的去重，然后将去重后的结果union起来，就是我们的数据结果。

5.1 sql union问题

最开始时union all写成了union，发现性能极低，flink operator中出现了GroupAggregate算子，且是对所有的字段进行group by。分析原因是由于使用union关键字。union关键字不允许重复，会对结果再次进行去重，union相当于 union all + distinct。因此，后续改成了union all将各个cmd行为下的去重结果合并。如下图所示，状态明显降低。

union状态：

修改为union all的状态：

另外写sql的时候，有小伙伴过滤条件是写在外层，导致状态中存储了大量无效的key。比如如下过滤条件： user_id > 0 and playtime >=(duration*0.8) and duration>0。可以过滤大量的脏数据，但是如果放在外层，将会导致里层的ROW_NUMBER() OVER PARTITION BY 时，会将大量的脏数据也加入到状态中了。

    select SELECT_COLUMNS  from 
        SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY song_id, user_id, cmd, FLOOR(proc_time TO day) order by proc_time asc) as row_num 
        from tableA
        where cmd =3  
    ) 
    where row_num <= 1 and user_id > 0   and playtime >=(duration*0.8) and duration>0

6、flink性能优化

6.1 flink背压问题解决

对应的sql已经写好，提交到集群上运行。作业运行2个小时后，发现有严重背压。

通过arthas命令代码总是在执行backend.db.get()，也就是在执行从状态中获取状态值。如前所述，flink会把PARTITION BY后的各个维度的组合为key，value为对应的key出现的次数。每来一条记录，都会去状态中获取key对应的value（次数），来判断该条记录是否被丢弃。

AppendOnlyFirstNFunction.processElement()
        -->RocksDBValueState.value()
              -->backend.db.get()

AppendOnlyFirstNFunction类：

    @Override
    public void processElement(RowData input, Context context, Collector<RowData> out)
            throws Exception {
        initRankEnd(input);


        // check message should be insert only.
        Preconditions.checkArgument(input.getRowKind() == RowKind.INSERT);


        Integer stateValue = state.value();
        int currentRank = stateValue == null ? 0 : stateValue;
        // ignore record if it does not belong to the first-n rows
        if (currentRank >= rankEnd) {
            return;
        }
        currentRank += 1;
        state.update(currentRank);


        if (outputRankNumber) {
            collectInsert(out, input, currentRank);
        } else {
            collectInsert(out, input);
        }
    }

RocksDBValueState类

@Override
  public V value() {
    try {
      byte[] valueBytes = backend.db.get(columnFamily,
        serializeCurrentKeyWithGroupAndNamespace());




      if (valueBytes == null) {
        return getDefaultValue();
      }
      dataInputView.setBuffer(valueBytes);
      return valueSerializer.deserialize(dataInputView);
    } catch (IOException | RocksDBException e) {
      throw new FlinkRuntimeException("Error while retrieving data from RocksDB.", e);
    }
  }

该db.get该函数是由rocksdb提供，是否可以增加缓存来提升速度。如下图所示，能否增大rocksdb缓存来提升rocksdb读性能。查询rocksdb缓存设置，发现flink rocksdb的读缓存(state.backend.rocksdb.block.cache-sizeblock)默认为8MB，设置的太小，导致大量的读打到磁盘。随机增加flink taskManger内存，并将state.backend.rocksdb.block.cache-sizeblock内存设置为512MB。

调整flink内存和rocksdb读缓存以后，flink作业背压解决。

6.2 flink beyond the 'PHYSICAL' memory limit.

如上调优以后，运行2天左右，作业内存超过了yarn容器分配的物理内存的限制，被yarn kill掉了。

2021-02-25 06:49:25,593 WARN  akka.remote.transport.netty.NettyTransport                   [] - Remote connection to [null] failed with java.net.ConnectException: Connection refused: hadoop02.tcd.com/9.44.33.8:60899
2021-02-25 06:49:25,593 WARN  akka.remote.ReliableDeliverySupervisor                       [] - Association with remote system [akka.tcp://flink@hadoop02.tcd.com:60899] has failed, address is now gated for [50] ms. Reason: [Association failed with [akka.tcp://flink@hadoop02.tcd.com:60899]] Caused by: [java.net.ConnectException: Connection refused: hadoop02.tcd.com/9.44.33.8:60899]
2021-02-25 06:49:32,762 INFO  org.apache.flink.runtime.resourcemanager.active.ActiveResourceManager [] - Worker container_e26_1614150721877_0021_01_000004 is terminated. Diagnostics: [2021-02-25 06:49:31.879]Container [pid=24324,containerID=container_e26_1614150721877_0021_01_000004] is running 103702528B beyond the 'PHYSICAL' memory limit. Current usage: 4.1 GB of 4 GB physical memory used; 6.3 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_e26_1614150721877_0021_01_000004 :
        |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
        |- 24551 24324 24324 24324 (java) 1130639 94955 6799687680 1073522 /usr/java/jdk1.8.0_131/bin/java -Xmx1664299798 -Xms1664299798 -XX:MaxDirectMemorySize=493921243 -XX:MaxMetaspaceSize=268435456 -Dlog.file=/data4/yarn/container-logs/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000004/taskmanager.log -Dlog4j.configuration=file:./log4j.properties -Dlog4j.configurationFile=file:./log4j.properties org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner -D taskmanager.memory.framework.off-heap.size=134217728b -D taskmanager.memory.network.max=359703515b -D taskmanager.memory.network.min=359703515b -D taskmanager.memory.framework.heap.size=134217728b -D taskmanager.memory.managed.size=1438814063b -D taskmanager.cpu.cores=1.0 -D taskmanager.memory.task.heap.size=1530082070b -D taskmanager.memory.task.off-heap.size=0b --configDir . -Djobmanager.rpc.address=hadoop02.tcd.com -Djobmanager.memory.jvm-overhead.min=201326592b -Dpipeline.classpaths= -Dtaskmanager.resource-id=container_e26_1614150721877_0021_01_000004 -Dweb.port=0 -Djobmanager.memory.off-heap.size=134217728b -Dexecution.target=embedded -Dweb.tmpdir=/tmp/flink-web-30926c2a-4700-49a4-89d6-6b8485785ae8 -Dinternal.taskmanager.resource-id.metadata=hadoop03.tcd.com:8041 -Djobmanager.rpc.port=54474 -Dpipeline.jars=file:/data1/yarn/nm/usercache/user_00/appcache/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000001/unipro-interval-index-stat-v2-1.0-SNAPSHOT.jar -Drest.address=hadoop02.tcd.com -Djobmanager.memory.jvm-metaspace.size=268435456b -Djobmanager.memory.heap.size=1073741824b -Djobmanager.memory.jvm-overhead.max=201326592b
        |- 24324 24315 24324 24324 (bash) 1 0 11046912 372 /bin/bash -c /usr/java/jdk1.8.0_131/bin/java -Xmx1664299798 -Xms1664299798 -XX:MaxDirectMemorySize=493921243 -XX:MaxMetaspaceSize=268435456 -Dlog.file=/data4/yarn/container-logs/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000004/taskmanager.log -Dlog4j.configuration=file:./log4j.properties -Dlog4j.configurationFile=file:./log4j.properties org.apache.flink.yarn.YarnTaskExecutorRunner -D taskmanager.memory.framework.off-heap.size=134217728b -D taskmanager.memory.network.max=359703515b -D taskmanager.memory.network.min=359703515b -D taskmanager.memory.framework.heap.size=134217728b -D taskmanager.memory.managed.size=1438814063b -D taskmanager.cpu.cores=1.0 -D taskmanager.memory.task.heap.size=1530082070b -D taskmanager.memory.task.off-heap.size=0b --configDir . -Djobmanager.rpc.address='hadoop02.tcd.com' -Djobmanager.memory.jvm-overhead.min='201326592b' -Dpipeline.classpaths='' -Dtaskmanager.resource-id='container_e26_1614150721877_0021_01_000004' -Dweb.port='0' -Djobmanager.memory.off-heap.size='134217728b' -Dexecution.target='embedded' -Dweb.tmpdir='/tmp/flink-web-30926c2a-4700-49a4-89d6-6b8485785ae8' -Dinternal.taskmanager.resource-id.metadata='hadoop03.tcd.com:8041' -Djobmanager.rpc.port='54474' -Dpipeline.jars='file:/data1/yarn/nm/usercache/user_00/appcache/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000001/unipro-interval-index-stat-v2-1.0-SNAPSHOT.jar' -Drest.address='hadoop02.tcd.com' -Djobmanager.memory.jvm-metaspace.size='268435456b' -Djobmanager.memory.heap.size='1073741824b' -Djobmanager.memory.jvm-overhead.max='201326592b' 1> /data4/yarn/container-logs/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000004/taskmanager.out 2> /data4/yarn/container-logs/application_1614150721877_0021/container_e26_1614150721877_0021_01_000004/taskmanager.err


[2021-02-25 06:49:31.896]Container killed on request. Exit code is 143
[2021-02-25 06:49:31.908]Container exited with a non-zero exit code 143.

同时发现虚拟内存占用挺大，于是顺便解决了一下glibc Thread Arena 问题，flink-conf.yaml中添加该参数containerized.taskmanager.env.MALLOC_ARENA_MAX: 1。不过没啥作用，真正原因是物理内存超用了。

只好通过tcmalloc来分析一下task的堆外内存，经过安装tcmalloc工具。将对应的内存都dump下来观察。没发现啥异常。。。推测是不是由于rocksdb的内存不可控，导致超用了物理内存。因此，降rocksdb缓存有512MB降低到128MB，同时将flink manager内存增加。

在此时，偶然发现flink状态并没有按天过期被清理。导致state不停地在增加。

6.3 flink状态定期清理

flink中有两种状态清理机制：Flink State TTL 机制、Idle State Retention Time 。

目前该去重算子采用Flink State TTL 机制。该机制默认方案是：需要再次访问，才能清理过期的状态。而我们这里按照flink状态中key包含的是LOOR(proc_time TO day）时间。举个例子，今天是12月28日，那么新的flink状态中的key就会包含12月28日，而到了12月29日的记录key都是12月29日，而12月28日的key永远也不会被访问了。不能被访问那么就不会被Flink State TTL 机制清理掉。如此，flink中的状态将无限制增加。

/**
 * Utility to create a {@link StateTtlConfig} object.
 * */
public class StateTtlConfigUtil {


  /**
   * Creates a {@link StateTtlConfig} depends on retentionTime parameter.
   * @param retentionTime State ttl time which unit is MILLISECONDS.
   */
  public static StateTtlConfig createTtlConfig(long retentionTime) {
    if (retentionTime > 0) {
      return StateTtlConfig
        .newBuilder(Time.milliseconds(retentionTime))
        .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
        .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
        .build();
    } else {
      return StateTtlConfig.DISABLED;
    }
  }
}

有两种办法解决：

1、Flink State TTL 机制增加了cleanupFullSnapshot和cleanupInRocksdbCompactFilter方法进行清理老的状态，即使没有被访问。

cleanupFullSnapshot：完整快照时的过期状态剔除老的状态。

cleanupInRocksdbCompactFilter：可指定queryTimeAfterNumEntries参数。当写入多少条状态数据后，更新当前的时间戳。当 RocksDB 在后台执行 Compaction 操作时，根据当前的时间戳来判断该状态是否过期，然后过滤掉那些失效的 Key 及 Value. 如果这个值queryTimeAfterNumEntries设置的小，将会提升清理状态的速度。由于Flink 通过JNI 的方式来调用rocksdb代码的，因此频繁调用会有较大开销。

    /**
     * Cleanup expired state while Rocksdb compaction is running.
     *
     * <p>RocksDB compaction filter will query current timestamp,
     * used to check expiration, from Flink every time after processing {@code queryTimeAfterNumEntries} number of state entries.
     * Updating the timestamp more often can improve cleanup speed
     * but it decreases compaction performance because it uses JNI call from native code.
     *
     * @param queryTimeAfterNumEntries number of state entries to process by compaction filter before updating current timestamp
     */
    @Nonnull
    public Builder cleanupInRocksdbCompactFilter(long queryTimeAfterNumEntries) {
      strategies.put(
        CleanupStrategies.Strategies.ROCKSDB_COMPACTION_FILTER,
        new RocksdbCompactFilterCleanupStrategy(queryTimeAfterNumEntries));
      return this;
    }

queryTimeAfterNumEntries压测发现当设置为1000时，当增加流量时，性能下降比较明显，产生明显的背压。消费lag持续增加。最终经过线上数据压测，将该值设置为100000L，达到较好的效果。

  public static StateTtlConfig createTtlConfig(long retentionTime) {
    if (retentionTime > 0) {
      return StateTtlConfig
        .newBuilder(Time.milliseconds(retentionTime))
        .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)
        .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
        .cleanupFullSnapshot()
        .cleanupInRocksdbCompactFilter(100000L)
        .build();
    } else {
      return StateTtlConfig.DISABLED;
    }
  }

加上这两个配置后，发现老的状态已经被清理了，状态始终维持在一定大小。

2、Idle State Retention Time 机制

修改源代码，将清理机制修改为Idle State Retention Time。该机制是通过timer来清理掉老的状态，因此即使该状态没有被访问也可以被清理。但是Idle State Retention Time会将timer也加入到flink state中，导致总的状态膨胀很多。

实验对比：

Flink State TTL 机制：checkpoint周期为1分钟一次，运行20分钟checkpoint大小

Idle State Retention Time 机制：checkpoint周期为1分钟一次，运行20分钟checkpoint大小

换成idle state 以后状态膨胀了3.26倍 6.2/1.9= 3.26倍

对比发现Flink State TTL 机制状态更小，性能更加，最终采用了Flink State TTL 机制。

6.4 Rocksdb Merge调优

经过上述优化后，作业比较稳定。但是偶发性出现cpu使用率很高的情况。通过perf命令定位发现，cpu爆高时，rocksdb频繁的在做Merge操作。随机调优rocksdb merge。

state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge：默认值为 1，决定了 Write Buffer 合并的最小阈值。

state.backend.rocksdb.thread.num：默认值为1，这个参数允许用户增加最大的后台 Compaction 和 Flush 操作的线程数。提高该值可以明显提升后台merge性能。

state.backend.rocksdb.writebuffer.count：默认值为2，内存中允许保留的 MemTable 最大个数，超过count后，就会被 Flush 刷写到磁盘上成为 SST 文件。

经过线上实际压测，将值调整如下，调整以后cpu不在告警。

 state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge: 2
 state.backend.rocksdb.thread.num: 8
 state.backend.rocksdb.writebuffer.count: 3

7、线上压测

18个TaskManager，TM内存10G，60亿key，checkpoint 大小250G的条件下，去重作业消费速度约：18w/s，作业是无背压、稳定。

参考文章：

https://developer.aliyun.com/article/772873

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3Mzg4OTMyNQ==&mid=2247490197&idx=1&sn=b0893a9bf12fbcae76852a156302de95

https://cloud.tencent.com/developer/news/755802

https://cloud.tencent.com/developer/article/1452844

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百亿流水-Flink去重实践

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