Kafka+Spark Streaming如何保证exactly

2019-03-03 本文已影响286人 LittleMagic

在Kafka、Storm、Flink、Spark Streaming等分布式流处理系统中（没错，Kafka本质上是流处理系统，不是单纯的“消息队列”），存在三种消息传递语义（message delivery semantics），分别是：

at least once：每条消息会被收到1次或多次。例如发送方S在超时时间内没有收到接收方R的通知（如ack），或者收到了R的报错，就会不断重发消息直至R传回ack。
at most once：每条消息会被收到0次或1次。也就是说S只负责向R发送消息，R也没有任何通知机制。无论R最终是否收到，S都不会重发。
exactly once：是上面两个的综合，保证S发送的每一条消息，R都会“不重不漏”地恰好收到1次。它是最强最精确的语义，也最难实现。

在我们的日常工作中，90%的流处理业务都是通过Kafka+Spark Streaming+HDFS来实现的（这里Kafka的作用是消息队列了）。本篇探讨保证exactly once语义的方法。

如上面的图所示，一个Spark Streaming程序由三步组成：输入、处理逻辑、输出。要达到exactly once的理想状态，需要三步协同进行，而不是只与处理逻辑有关。Kafka与Spark Streaming集成时有两种方法：旧的基于receiver的方法，新的基于direct stream的方法。下面两张图可以清楚地说明。

基于receiver的方法

基于receiver的方法采用Kafka的高级消费者API，每个executor进程都不断拉取消息，并同时保存在executor内存与HDFS上的预写日志（write-ahead log/WAL）。当消息写入WAL后，自动更新ZooKeeper中的offset。
它可以保证at least once语义，但无法保证exactly once语义。虽然引入了WAL来确保消息不会丢失，但还有可能会出现消息已经写入WAL，但offset更新失败的情况，Kafka就会按上一次的offset重新发送消息。这种方式还会造成数据冗余（Kafka broker中一份，Spark executor中一份），使吞吐量和内存利用率降低。现在基本都使用下面基于direct stream的方法了。
基于direct stream的方法

基于direct stream的方法采用Kafka的简单消费者API，它的流程大大简化了。executor不再从Kafka中连续读取消息，也消除了receiver和WAL。还有一个改进就是Kafka分区与RDD分区是一一对应的，更可控。
driver进程只需要每次从Kafka获得批次消息的offset range，然后executor进程根据offset range去读取该批次对应的消息即可。由于offset在Kafka中能唯一确定一条消息，且在外部只能被Streaming程序本身感知到，因此消除了不一致性，达到了exactly once。
不过，由于它采用了简单消费者API，我们就需要自己来管理offset。否则一旦程序崩溃，整个流只能从earliest或者latest点恢复，这肯定是不稳妥的。offset管理在之前的文章中提到过，这里不再赘述。

Kafka作为输入源可以保证exactly once，那么处理逻辑呢？答案是显然的，Spark Streaming的处理逻辑天生具备exactly once语义。
Spark RDD之所以被称为“弹性分布式数据集”，是因为它具有不可变、可分区、可并行计算、容错的特征。一个RDD只能由稳定的数据集生成，或者从其他RDD转换（transform）得来。如果在执行RDD lineage的过程中失败，那么只要源数据不发生变化，无论重新执行多少次lineage，都一定会得到同样的、确定的结果。

最后，我们还需要保证输出过程也符合exactly once语义。Spark Streaming的输出一般是靠foreachRDD()算子来实现，它默认是at least once的。如果输出过程中途出错，那么就会重复执行直到写入成功。为了让它符合exactly once，可以施加两种限制之一：幂等性写入（idempotent write）、事务性写入（transactional write）。

幂等性写入
幂等原来是数学里的概念，即f(f(x))=f(x)。幂等写入就是写入多次与写入一次的结果完全相同，可以自动将at least once转化为exactly once。这对于自带主键或主键组的业务比较合适（比如各类日志、MySQL binlog等），并且实现起来比较简单。
但是它要求处理逻辑是map-only的，也就是只能包含转换、过滤等操作，不能包含shuffle、聚合等操作。如果条件更严格，就只能采用事务性写入方法。

    stream.foreachRDD { rdd =>
      rdd.foreachPartition { iter =>
        // make sure connection pool is set up on the executor before writing
        SetupJdbc(jdbcDriver, jdbcUrl, jdbcUser, jdbcPassword)

        iter.foreach { case (key, msg) =>
          DB.autoCommit { implicit session =>
            // the unique key for idempotency is just the text of the message itself, for example purposes
            sql"insert into idem_data(msg) values (${msg})".update.apply
          }
        }
      }
    }

事务性写入
这里的事务与DBMS中的事务含义基本相同，就是对数据进行一系列访问与更新操作所组成的逻辑块。为了符合事务的ACID特性（https://en.wikipedia.org/wiki/ACID_(computer_science)），必须引入一个唯一ID标识当前的处理逻辑，并且将计算结果与该ID一起落盘。ID可以由主题、分区、时间、offset等共同组成。
事务操作可以在foreachRDD()时进行。如果数据写入失败，或者offset写入与当前offset range不匹配，那么这一批次数据都将失败并且回滚。

// localTx is transactional, if metric update or offset update fails, neither will be committed
    DB.localTx { implicit session =>
      // store metric data
      val metricRows = sql"""
    update txn_data set metric = metric + ${metric}
      where topic = ${osr.topic}
    """.update.apply()
      if (metricRows != 1) {
        throw new Exception("...")
      }

      // store offsets
      val offsetRows = sql"""
    update txn_offsets set off = ${osr.untilOffset}
      where topic = ${osr.topic} and part = ${osr.partition} and off = ${osr.fromOffset}
    """.update.apply()
      if (offsetRows != 1) {
        throw new Exception("...")
      }
    }

Kafka+Spark Streaming如何保证exactly

猜你喜欢

热点阅读