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监控系统哪家强?eBay在监控系统上的实践应用

  亚洲城娱乐首页Sherlock.IO 是 eBay 现有的监控平台,每天要照料上百亿条日记、事故和目标。Flink Streaming job 及时照料编造用于照料个中的日记和事故。本文将集合监控编造 Flink 的近况,整体讲述 Flink 正在监控编造上的践诺和操纵,生机给同行职员极少模仿和引导。

  eBay 的监控平台 Sherlock.IO 每天照料着上百亿条日记(log),事故(event)和目标(metric)。通过构修 Flink Streaming job 及时照料编造,监控团队或许实时将日记和事故的照料结果反应给用户。此刻,监控团队保卫着 8 个 Flink 集群,最大的集群界限到达上千个 TaskManager,总共运转着上百个功课(job),极少功课一经褂讪运转了半年以上。

  为了让用户和约束员或许越发疾速地创修Flink功课并调治参数,监控团队正在 Flink 上搭修了一套元数据微办事(metadata service),该办事或许用Json来刻画一个功课的 DAG,且一致的 DAG 共用统一个功课,或许越发轻易地创修功课,无需挪用 Flink API。Sherlock.IO 流照料全部的架构如图1所示。

  目前,用这套元数据微办事创修的功课仅救援以 Kafka 行为数据源,只须数据接入到 Kafka,用户就能够界说 Capability 来照料逻辑从而通过 Flink Streaming 照料数据。

  元数据微办事框架如图 2 所示,最上层是元数据微办事供应的 Restful API, 用户通过挪用 API 来刻画和提交功课。刻画功课的元数据蕴涵三个片面:Resource,Capability 和 Policy。Flink 适配器(Adaptor)相连了 Flink Streaming API 和元数据微办事 API,且会遵循元数据微办事刻画的功课挪用 Flink Streaming API 来创修功课,从而樊篱 Flink StreamAPI。

  以是,用户不消了然 Flink Streaming API 就能够创修 Flink 功课。将来假使需求迁徙到其他的流照料框架,只须减少一个适配器,就能够将现有的功课迁徙到新的流照料框架上。

  Capability 界说了功课的 DAG 以及每个算子(Operator)所用的 Class,图 3 是事故照料(eventProcess) Capability,它最终会天生如图 4 的 DAG。事故照料 Capability 先从 Kafka 读出数据,再写到 Elasticsearch 中。该 Capability 将该功课定名为“eventProcess”,并界说其并行度为“5”,其算子为“EventEsIndexSinkCapability”, 其数据流为“Source sink”。

  每个定名空间(Namespace)需求界说一个或多个 Policy,每个 Policy 指定了相应的 Capability,即指定了用哪一套 DAG 来运转这个 Policy。Policy 还界说了这个功课的合联设备,比方从哪个 Kafka topic 中读取数据,写到 ElasticSearch 的哪个索引(Index)中,中心是否要跳过某些算子等等。其次,Policy 还能行为一个简略的过滤器(Filter),能够通过设备 Jexl 表达式过滤掉极少不需求的数据,升高功课的模糊量。其余,咱们还竣工了 Zookeeper 守时更新的机造,使得 Policy 批改后不再需求重启功课,只须是正在更新期间间隔内,该定名空间的 Policy 批改就会被主动操纵到功课上。图 5 是定名空间为 paas 的 Policy 示例。

  Resource 界说了某个定名空间所需求的资源,例如 Flink 集群, Kafka broker,ES 集群等等。咱们有多个 Flink 集群和 ES 集群,通过 Resource 设备,功课能够大白某个定名空间的日记该当写到哪个 ES 集群,并能够决断该定名空间的数据该当从哪个 Kafka 集群读取。为了省略功课数目,咱们能够让一致的 DAG 复用统一个功课。咱们先给分别的 Policy 指定一致的 Capability,正在该 Capability 资源足够的状况下,这些 Policy 就会被调节到统一个功课上。以 SQL 的 Capability 为例,每个 Policy 的 SQL 语句不尽一致,假使为每个 Policy 都创修一个功课, Job Manager 的开销就会很大,且欠好约束。以是,咱们可认为 SQL Capability 设备 20 个 Slot,每个 Policy 占用一个 Slot。那么该 Capability 天生的功课就能够运转 20 个 Policy。功课运转时,从 Source 读进来的数据会被打上相应 Policy 的标签,并实践该 Policy 界说的 SQL 语句,从而竣工分别 Policy 共享统一个功课,大大省略了功课的数目。用共享功课再有一个好处:假使多个定名空间的数据正在一个 Kafka topic 里,那么只须读一遍数据即可,不消每个定名空间都读一次 topic 再过滤,如许就大大升高了照料的效能。了然元数据驱动后,让咱们来看看能够通过哪些技巧竣工 Flink 功课的而优化和监控。正在 Flink 集群的运维进程中,咱们很难监控功课的运转状况。尽管开启了搜检点(checkpoint),咱们也无法确定是否损失数据或损失了多少数据。以是,咱们为每个功课注入了 Heartbeat 以监控其运转状况。Heartbeat 就像 Flink 顶用来监控延迟的“LatencyMarker”一律,它会流过每个功课的管道。但与 LatencyMarker 分别的是,当 Heartbeat 遭遇 DAG 的分支时,它会碎裂并流向每个分支,而不像 LatencyMarker 那样随机流向某一个分支。另一个分别点正在于 Heartbeat 不是由 Flink 自己发生,而是由元数据微办事守时发生,尔后由每个功课消费。如图 4 所示,每个功课正在启动的光阴会默认加一个 Heartbeat 的数据源。Heartbeat 流入每个功课后,会随数据流沿途历程每个节点,正在每个节点上打受愚前节点的标签,然后跳过该节点的照料逻辑流向下个节点。直到 Heartbeat 流到终末一个节点时,它会以目标(Metric)的事势发送到 Sherlock.IO(eBay 监控平台)。该目标蕴涵了 Heartbeat 发生的期间,流入功课的期间以及来到每个节点的期间。通过这个目标,咱们能够决断该功课正在读取 kafka 时是否延时,以及一条数据被悉数管道照料所用的期间和每个节点照料数据所用的期间,进而决断该功课的职能瓶颈。因为 Heartbeat 是守时发送的,以是每个功课收到的 Heartbeat 个数该当类似。若终末发出的目标个数与巴望不类似,则能够进一步决断是否稀有据损失。图 6 刻画了某 Flink 功课中的数据流以及 Heartbeat 的运转形态:

  有了 Heartbeat,咱们就能够用来界说集群的可用性。最先,咱们需求先界说正在什么状况治下于不行用的:当内存缺乏(OutofMemory)或代码运转舛讹时,功课就不妨会不测重启。咱们以为重启进程中酿成的数据损失是不行用的状况之一。以是咱们的方针之一是让 Flink 功课或许永恒间褂讪运转。有时由于根源措施的题目导致物理机或者容器没启动起来,或是正在 Flink 功课产生重启时因为 Slot 不足而无法启动,或者是由于 Flink 功课的重启次数一经高出了最大重启次数(rest.retry.max-attempts), Flink 功课就会中止。此时需求人为干涉才华将功课从头启动起来。产生这种状况,普通是由于遭遇了反压(BackPressure)。酿成反压的来历有许多种,例如上游的流量过大,或者是中心某个算子的照料才智不足,或者是下游存储节点遭遇职能瓶颈等等。固然短期间内的反压不会酿成数据损失,但它会影响数据的及时性,最光鲜的改观是延迟这个目标会变大。针对以上三种状况,咱们都能够用 Heartbeat 来监控,并谋略可用性。例如第一种状况,假使功课重启时产生了数据损失,那么相应的那段管道的 Heartbeat 也会损失,从而咱们能够监测出是否稀有据损失以及粗粒度地估算数据丢了多少。关于第二种状况,当功课中止时,HeartBeat 也不会被照料,以是能够很疾出现功课停留运转并让 on-call 实时干涉。第三种状况当反压产生时,HeartBeat 也会被梗阻正在产生反压的上游,以是 on-call 也能够很疾地出现反压产生并举行人为干涉。综上,Heartbeat 能够很疾监测出 Flink 功课的运转状况。那么,怎样评估可用性呢?因为 Heartbeat 是守时产生的,默认状况下咱们修立每 10 秒发一次。1 分钟内咱们巴望每个功课的每条管道或许发出 6 个带有功课讯息的 heartbeat,那么每天就能够收到 8640 个 Heartbeat。

  Slot 是 Flink 运转功课的最幼单元[1],每个 TaskManager 能够分派一个至多个 Slot(普通分派的个数为该 TaskManager 的 CPU 数)。遵循 Flink 功课的并行度,一个功课能够分派到多个 TaskManager 上,而一个 TaskManager 也不妨运转着多个功课。然而,一个 TaskManager 即是一个 JVM,当多个功课分派到一个 TaskManager 上时,就会有劫夺资源的状况产生。比方,我一个 TaskManager 分派了 3 个 Slot(3 个 CPU)和 8G 堆内存。当 JobManager 调节功课的光阴,有不妨将 3 个分别功课的线程调节到该 TaskManager 上,那么这 3 个功课就会同时劫夺 CPU 和内存的资源。当个中一个功课分表耗 CPU 或内存的光阴,就会影响其他两个功课。正在这种状况下,咱们通过设备 Flink 能够竣工功课的分隔,如图 7 所示:

  通过以上设备,能够局限每个 TaskManager 独有 CPU 和内存的资源,且不会多个功课抢占,竣工功课之间的分隔。咱们运维 Flink 集群的光阴出现,显露最多的题目即是反压。正在 3.2 中提到过,产生反压的来历有许多种,但无论什么来历,数据最终城市被积存正在产生反压上游的算子确当地缓冲区(localBuffer)中。咱们大白,每一个 TaskManager 有一个当地缓冲池, 每一个算子数据进来后会把数据填充到当地缓冲池中,数据从这个算子出去后会接受这块内存。当被反压后,数据发不出去,当地缓冲池内存就无法开释,导致平昔恳求缓冲区(requestBuffer)。因为 Heartbeat 只可监控出是否产生了反压,但无法定位到是哪个算子出了题目,以是咱们守时地将每个算子的 StackTrace 打印出来,当产生反压时,通过 StackTrace 就能够大白是哪个算子的瓶颈。如图8所示,咱们能够明晰地看到产生反压的 Flink 功课及其所正在的 Taskmanager。再通过 Thread Dump,咱们就能够定位到代码的题目。

  Flink 自身供应了许多有效的目标[2]来监控 Flink 功课的运转状况,正在此根源上咱们还加了极少营业上的目标。除此以表,咱们还应用了以下用具监控 Flink 功课。Flink 的 History server[3]能够盘查已已毕功课的形态和目标。例如一个功课的重启次数、它运转的期间。咱们时时用它寻得运转不寻常的功课。例如,咱们能够通过 History server 的 attempt 目标大白每个功课重启的次数,从而急迅去现场找到重启的来历,避免下次再产生。固然 Flink 有 HA 的形式,但正在尽头状况下,比方悉数集群显露题目时,需求 on-call 即时感觉并人为干涉。咱们正在元数据微办事中保留了终末一次提交功课凯旋的元数据,它记实了正在每个 Flink 集群上该当运转哪些功课。保卫线程(Daemon thread)会每分钟去对比这个元数据和 Flink 上运转的功课,若出现 JobManager 连欠亨或者有功课运转不类似则即刻发出告警(Alert)合照 on-call。此刻监控团队是基于 Flink Streaming 办事件告警(Event alerting),咱们界说了一个告警算子 EventAlertingCapability,该 Capability 能够照料每个 Policy 自界说的条例。如图 9 界说的一条职能监控条例:

  该条例的寓意是当职能检测器的操纵为“r1rover”, 主机以“r1rover”下手,且数值大于 90 时,就触发告警。且天生的告警会发送到指定的 Kafka topic 中供下游赓续照料。✔

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