弹性扩缩容

弹性扩缩容 #

在 Apache Flink 中，可以通过手动停止 Job，然后从停止时创建的 Savepoint 恢复，最后重新指定并行度的方式来重新扩缩容 Job。

这个文档描述了那些可以使 Flink 自动调整并行度的选项。

Reactive 模式 #

Reactive 模式是一个 MVP （minimum viable product，最小可行产品）特性。目前 Flink 社区正在积极地从邮件列表中获取用户的使用反馈。请注意文中列举的一些局限性。

在 Reactive 模式下，Job 会使用集群中所有的资源。当增加 TaskManager 时，Job 会自动扩容。当删除时，就会自动缩容。Flink 会管理 Job 的并行度，始终会尽可能地使用最大值。

当发生扩缩容时，Job 会被重启，并且会从最新的 Checkpoint 中恢复。这就意味着不需要花费额外的开销去创建 Savepoint。当然，所需要重新处理的数据量取决于 Checkpoint 的间隔时长，而恢复的时间取决于状态的大小。

借助 Reactive 模式，Flink 用户可以通过一些外部的监控服务产生的指标，例如：消费延迟、CPU 利用率汇总、吞吐量、延迟等，实现一个强大的自动扩缩容机制。当上述的这些指标超出或者低于一定的阈值时，增加或者减少 TaskManager 的数量。在 Kubernetes 中，可以通过改变 Deployment 的副本数（Replica Factor） 实现。而在 AWS 中，可以通过改变 Auto Scaling 组 来实现。这类外部服务只需要负责资源的分配以及回收，而 Flink 则负责在这些资源上运行 Job。

入门 #

你可以参考下面的步骤试用 Reactive 模式。以下步骤假设你使用的是单台机器部署 Flink。


# 以下步骤假设你当前目录处于 Flink 发行版的根目录。

# 将 Job 拷贝到 lib/ 目录下
cp ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar lib/
# 使用 Reactive 模式提交 Job
./bin/standalone-job.sh start -Dscheduler-mode=reactive -Dexecution.checkpointing.interval="10s" -j org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing
# 启动第一个 TaskManager
./bin/taskmanager.sh start

让我们快速解释下上面每一条执行的命令：

  • ./bin/standalone-job.sh start 使用 Application 模式 部署 Flink。
  • -Dscheduler-mode=reactive 启动 Reactive 模式。
  • -Dexecution.checkpointing.interval="10s" 配置 Checkpoint 和重启策略。
  • 最后一个参数是 Job 的主函数名。

你现在已经启动了一个 Reactive 模式下的 Flink Job。在Web 界面上，你可以看到 Job 运行在一个 TaskManager 上。如果你想要扩容，可以再添加一个 TaskManager，

# 额外启动一个 TaskManager
./bin/taskmanager.sh start

如果想要缩容，可以关掉一个 TaskManager。

# 关闭 TaskManager
./bin/taskmanager.sh stop

用法 #

配置 #

通过将 scheduler-mode 配置成 reactive，你可以开启 Reactive 模式。

每个独立算子的并行度都将由调度器来决定，而不是由配置决定。当并行度在算子上或者整个 Job 上被显式设置时，这些值被会忽略。

而唯一能影响并行度的方式只有通过设置算子的最大并行度（调度器不会忽略这个值）。 最大并行度 maxParallelism 参数的值最大不能超过 2^15（32768）。如果你们没有给算子或者整个 Job 设置最大并行度，会采用默认的最大并行度规则。 这个值很有可能会低于它的最大上限。当使用默认的调度模式时，请参考并行度的最佳实践。

需要注意的是，过大的并行度会影响 Job 的性能，因为 Flink 为此需要维护更多的内部结构。

当开启 Reactive 模式时，jobmanager.adaptive-scheduler.resource-wait-timeout 配置的默认值是 -1。这意味着，JobManager 会一直等待，直到拥有足够的资源。 如果你想要 JobManager 在没有拿到足够的 TaskManager 的一段时间后关闭，可以配置这个参数。

当开启 Reactive 模式时，jobmanager.adaptive-scheduler.resource-stabilization-timeout 配置的默认值是 0：Flink 只要有足够的资源，就会启动 Job。 在 TaskManager 一个一个而不是同时启动的情况下，会造成 Job 在每一个 TaskManager 启动时重启一次。当你希望等待资源稳定后再启动 Job，那么可以增加这个配置的值。 另外，你还可以配置 jobmanager.adaptive-scheduler.min-parallelism-increase：这个配置能够指定在扩容前需要满足的最小额外增加的并行总数。例如，你的 Job 由并行度为 2 的 Source 和并行度为 2 的 Sink组成，并行总数为 4。这个配置的默认值是 1，所以任意并行总数的增加都会导致重启。

建议 #

  • 为有状态的 Job 配置周期性的 Checkpoint：Reactive 模式在扩缩容时通过最新完成的 Checkpoint 恢复。如果没有配置周期性的 Checkpoint，你的程序会丢失状态。Checkpoint 同时还配置了重启策略，Reactive会使用配置的重启策略：如果没有设置，Reactive 模式会让 Job 失败而不是运行扩缩容。

  • 在 Ractive 模式下缩容可能会导致长时间的停顿，因为 Flink 需要等待 JobManager 和已经停止的 TaskManager 间心跳超时。当你降低 Job 并行度时，你会发现 Job 会停顿大约 50 秒左右。

    这是由于默认的心跳超时时间是 50 秒。在你的基础设施允许的情况下，可以降低 heartbeat.timeout 的值。但是降低超时时间，会导致比如在网络拥堵或者 GC Pause 的时候，TaskManager 无法响应心跳。需要注意的是，heartbeat.interval 配置需要低于超时时间。

局限性 #

由于 Reactive 模式是一个新的实验特性，并不是所有在默认调度器下的功能都能支持（也包括 Adaptive 调度器）。Flink 社区正在解决这些局限性。

Adaptive 调度器的局限性 同样也适用于 Reactive 模式.

Adaptive 调度器 #

只推荐高级用户直接使用 Adaptive 调度器（而不是通过 Reactive 模式使用），因为在一个 Session 集群中对于多个 Job 的 Slot 的分配行为是不确定的。

Adaptive 调度器可以基于现有的 Slot 调整 Job 的并行度。它会在 Slot 数目不足时，自动减少并行度。这种情况包括在提交时资源不够，或者在 Job 运行时 TaskManager 不可用。当有新的 Slot 加入时，Job 将会自动扩容至配置的并行度。 在 Reactive 模式下（详见上文），并行度配置会被忽略，即无限大，使得 Job 尽可能地使用资源。 你也可以不使用 Reactive 模式而仅使用 Adaptive 调度器，但这种情况会有如下的局限性：

  • 如果你在 Session 集群上使用 Adaptive 调度器，在这个集群中运行的多个 Job，他们间 Slot 的分布是无法保证的。

相比默认的调度器，Adaptive 调度器其中一个优势在于，它能够优雅地处理 TaskManager 丢失所造成的问题，因为对它来说就仅仅是缩容。

用法 #

需要设置如下的配置参数：

  • jobmanager.scheduler: adaptive：将默认的调度器换成 Adaptive。
  • cluster.declarative-resource-management.enabled：声明式资源管理必须开启（默认开启）。

Adaptive 调度器可以通过所有在名字包含 adaptive-scheduler 的配置修改其行为。

局限性 #

  • 只支持流式 Job：Adaptive 调度器的第一个版本仅支持流式 Job。当提交的是一个批处理 Job 时，我们会自动换回默认调度器。
  • 不支持本地恢复：本地恢复是将 Task 调度到状态尽可能的被重用的机器上的功能。不支持这个功能意味着 Adaptive 调度器需要每次从 Checkpoint 的存储中下载整个 State。
  • 不支持部分故障恢复: 部分故障恢复意味着调度器可以只重启失败 Job 其中某一部分（在 Flink 的内部结构中被称之为 Region）而不是重启整个 Job。这个限制只会影响那些独立并行（Embarrassingly Parallel）Job的恢复时长，默认的调度器可以重启失败的部分，然而 Adaptive 将需要重启整个 Job。
  • 扩缩容事件会触发 Job 和 Task 重启，Task 重试的次数也会增加。

Adaptive Batch Scheduler #

Adaptive Batch Scheduler 是一种可以自动调整执行计划的批作业调度器。它目前支持自动推导算子并行度，如果算子未设置并行度，调度器将根据其消费的数据量的大小来推导其并行度。这可以带来诸多好处：

  • 批作业用户可以从并行度调优中解脱出来
  • 根据数据量自动推导并行度可以更好地适应每天变化的数据量
  • SQL作业中的算子也可以分配不同的并行度

当前 Adaptive Batch Scheduler 是 Flink 默认的批作业调度器，无需额外配置。除非用户显式的配置了使用其他调度器，例如 jobmanager.scheduler: default。需要注意的是，由于 “只支持所有数据交换都为 BLOCKING 或 HYBRID 模式的作业”, 需要将 execution.batch-shuffle-mode 配置为 ALL_EXCHANGES_BLOCKING(默认值) 或 ALL_EXCHANGES_HYBRID_FULL 或 ALL_EXCHANGES_HYBRID_SELECTIVE。

自动推导并发度 #

用法 #

使用 Adaptive Batch Scheduler 自动推导算子的并行度，需要：

性能调优 #

  1. 建议使用 Sort Shuffle 并且设置 taskmanager.network.memory.buffers-per-channel 为 0。 这会解耦并行度与需要的网络内存，对于大规模作业，这样可以降低遇到 “Insufficient number of network buffers” 错误的可能性。
  2. 建议将 execution.batch.adaptive.auto-parallelism.max-parallelism 设置为最坏情况下预期需要的并行度。不建议配置太大的值，否则可能会影响性能。这个配置项会影响上游任务产出的 subpartition 的数量，过多的 subpartition 可能会影响 hash shuffle 的性能，或者由于小包影响网络传输的性能。

局限性 #

  • 只支持批作业: Adaptive Batch Scheduler 只支持批作业。当提交的是一个流作业时，会抛出异常。
  • 只支持所有数据交换都为 BLOCKING 或 HYBRID 模式的作业: 目前 Adaptive Batch Scheduler 只支持 shuffle mode 为 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 或 ALL_EXCHANGES_HYBRID_FULL 或 ALL_EXCHANGES_HYBRID_SELECTIVE 的作业。
  • 不支持 FileInputFormat 类型的 source: 不支持 FileInputFormat 类型的 source, 包括 StreamExecutionEnvironment#readFile(...) StreamExecutionEnvironment#readTextFile(...) 和 StreamExecutionEnvironment#createInput(FileInputFormat, ...)。 当使用 Adaptive Batch Scheduler 时，用户应该使用新版的 Source API (FileSystem DataStream Connector 或 FileSystem SQL Connector) 来读取文件.
  • Web UI 上展示的上游输出的数据量和下游收到的数据量可能不一致: 在使用 Adaptive Batch Scheduler 自动推导并行度时，对于 broadcast 边，上游算子发送的数据量和下游算子接收的数据量可能会不相等，这在 Web UI 的显示上可能会困扰用户。细节详见 FLIP-187。

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