Flink SQL 内置优化参数功能以及适用场景介绍

2022-06-23 14:53:43 浏览数 (1)

前言

这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理，虽然网上会有一些文章介绍，这里还是自己做一个整体的总结和思考，方便自己以后的回顾。

Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能，也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能，从 Flink 1.11 开始，Blink Planner 已经成为 Flink 默认的 Planner，目前聚合优化参数是针对无界流非窗口类聚合，窗口类聚合优化参数未来会进行支持。下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景，官网相关参考：Streaming Aggregation。

结论

  1. 针对无界流非窗口聚合，在数据量非常大的情况下，如果业务方允许一定的时延，那么可以配置 Mini Batch 参数，通过牺牲一点延迟，降低对于状态的频繁操作，换取更大的吞吐量。同时对于可撤回流做二次聚合时，配置该参数，尽可能降低因数据记录撤回导致数据抖动的问题。
  2. 对于 SUM，COUNT， MAX， MIN，AVG 等非 Distinct 聚合时，为了防止数据倾斜对实时作业的影响，可以配置 Local-Global Aggregation 参数，一般公司内部的实时计算平台会支持该参数的配置。另外一种方式，可以在消息记录后面加一个随机数，然后聚合时，group by 后面的 Key 再加上这个随机数，先打散明细记录再聚合，然后再在该聚合流上进行一次聚合，key 还是之前的业务聚合 key，这种情况也需要配置 Mini Batch，防止数据抖动。
  3. 针对 Distinct 类聚合，配置 table.optimizer.distinct-agg.split.enabled 参数，尽可能减低数据倾斜对于实时作业的影响。
  4. 针对 Distinct 类聚合，同时多个指标都是相同的聚合类型和 Key 时，只是聚合条件不同，可以使用 FILTER 代替 CASE WHEN，能够减小对于状态的访问以及状态的存储大小。

一、Mini Batch 优化参数

1.1 Mini Batch 介绍

默认情况下，在无界流聚合场景下，每来一条记录，会经历下面三个步骤：

  1. 会先获取到这条记录的所对应的 Key，从状态后端获取其状态值
  2. 通过聚合函数，结合之前状态，进行结果计算
  3. 将新的结果值写入到状态后端中

当数据量非常大时，由于每条记录都需要经过上面三个步骤，同时还涉及到序列化和反序列化，所以此时这种场景下，实时作业的吞吐量以及 RocksDB StateBackend 负载都会受到很大的影响，所以在 Blink Planer 中就引入了 MiniBatch 功能。

MiniBatch 的本质还是在内存中缓存一批数据，通过周期性时间或者缓存的记录数到达预设值时，会触发计算。简单理解，会将记录存储在一个 HashMap 中，Key 就是业务聚合 Key，Value 是这个 Key 的消息记录集合，之后会遍历内存的数据（通过 Key），先获取该 Key 之前的状态值，将内存中缓存的数据参与到状态计算，最终写入到状态后端中。通过对数据攒批处理后，降低对于状态后端的操作，从而提升实时作业的吞吐量。Mini Batch 功能是 Flink 在吞吐量以及延迟之间做的权衡。

开启 Mini Bathch 功能有三个参数：

代码语言：javascript复制
// instantiate table environment
TableEnvironment tEnv = ...

// access flink configuration
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// set low-level key-value options
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s"); 
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000");
1.2 Mini Batch 适用场景

个人认为 Mini Batch 参数开启的适用场景有两点：

应用场景为无界流非窗口聚合时，而且实时任务的数据量非常大，业务方能够允许实时作业有一定延迟，这种情况下，你可以牺牲一点点延迟，来换取更大的实时任务的吞吐量。

对于可撤回流的二次聚合，引入该参数，尽可能降低聚合值突然变小而后又恢复正常值的抖动。比如下面统计最新 word 的次数：

代码语言：javascript复制
select word,count(*) as 
cnt from (select name,last_value(word) as new_word from source group name) as t group word

由于内层逻辑是一个聚合场景，同时实时数据也可能一直在变，所以内层结果存在撤回情况。当外层聚合逻辑遇到撤回记录时，会减去撤回消息记录 key 的相关结果值，然后在根据新发送的记录进行统计，所以就可能导致结果抖动，尤其在大促期间，大屏实时统计类任务，这种会造成业务方的疑问和担心，为什么结果值变小了，数据会不会丢失等等。引入 Mini Batch 参数，可以对一批数据进行计算后，在进行结果更新，尽可能减少这种数据抖动的情形。

二、Local-Global Aggregation

Local-Global 聚合参数主要解决非 Distinct 聚合场景下，比如 SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG，数据倾斜问题。Flink 在进行 keyBy 时，相同的 Key 肯定会到同一 TaskManager 中，所以如果某类 Key 数据量过多时，会造成某个 TaskManager 负载过高，极端情况可能会导致实时作业反压，Checkpoint 超时失败等问题。

Flink Local-Global 聚合类似 Hadoop MapReduce 任务的 Combine，先在上游将结果本地聚合好，在发送聚合后的数据到下游，大大降低了发送到下游的数据量（将明细数据转换成聚合后数据），从而解决数据倾斜问题。下面是 Flink Local-Global 聚合示意图：

使用 Local-Global 聚合优化的前提，需要开启 Mini Batch 功能，下面是代码使用 Local-Global 功能：

代码语言：javascript复制
// instantiate table environment
TableEnvironment tEnv = ...

// access flink configuration
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// set low-level key-value options
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true"); // local-global aggregation depends on mini-batch is enabled
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s");
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000");
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");

三、Split Distinct Aggregation

Local-Global 聚合类参数，能够解决非 Distinct 类的聚合场景数据倾斜问题，却无法解决 Distinct 类聚合场景，因为 Distinct 需要记住之前的原始数据，进行去重。下面是可能存在 Distinct 类数据倾斜聚合的 SQL 语句：

代码语言：javascript复制
SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id)
FROM T
GROUP BY day

由于 day 一般是当天的日期，所以这种情况，day 相同的数据都会到同一个 TaskManager 上面去，最终造成实时任务热点。Flink 内置的 Distinct 聚合优化参数table.optimizer.distinct-agg.split.enabled，通过将 Key 相同的记录，分到不同的 BUCKET（桶） 中去，BUCKET 默认数量为 1024，可以通过参数table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num 配置，配置 Split Distinct 聚合优化参数后，上面 SQL 会被转成：

代码语言：javascript复制
SELECT day, SUM(cnt)
FROM (
    SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id) as cnt
    FROM T
    GROUP BY day, MOD(HASH_CODE(user_id), 1024)
)
GROUP BY day

在 day 相同的情况下，通过对 user_Id hash 取模，尽可能把消息打散到多个桶中，多个桶有分散在不同的 TaskManager，可以确定的是，user_id 相同的记录肯定会到同一 TaskManager 上面进行进行聚合。

下图是使用 Local Global 聚合参数和Split Distinct 聚合优化参数示意图：

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