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SparkStreaming反压机制探秘-创新互联

1.反压机制原理

Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性，可以根据处理效率动态调整摄入速率。

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当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval，即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度，持续时间过长或源头数据暴增，容易造成数据在内存中堆积，最终导致Executor OOM或任务奔溃。

在这种情况下，若是基于Kafka Receiver的数据源，可以通过设置spark.streaming.receiver.maxRate来控制大输入速率；若是基于Direct的数据源(如Kafka Direct Stream)，则可以通过设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition来控制大输入速率。当然，在事先经过压测，且流量高峰不会超过预期的情况下，设置这些参数一般没什么问题。但大值，不代表是最优值，最好还能根据每个批次处理情况来动态预估下个批次最优速率。在Spark 1.5.0以上，就可通过背压机制来实现。开启反压机制，即设置spark.streaming.backpressure.enabled为true，Spark Streaming会自动根据处理能力来调整输入速率，从而在流量高峰时仍能保证大的吞吐和性能。

override def onBatchCompleted(batchCompleted: StreamingListenerBatchCompleted) {
    val elements = batchCompleted.batchInfo.streamIdToInputInfo

    for {
      // 处理结束时间
      processingEnd <- batchCompleted.batchInfo.processingEndTime
      // 处理时间,即`processingEndTime` - `processingStartTime`
     workDelay <- batchCompleted.batchInfo.processingDelay
      // 在调度队列中的等待时间,即`processingStartTime` - `submissionTime`
     waitDelay <- batchCompleted.batchInfo.schedulingDelay
      // 当前批次处理的记录数
      elems <- elements.get(streamUID).map(_.numRecords)
    } computeAndPublish(processingEnd, elems, workDelay, waitDelay)
  }

可以看到，接着又调用的是computeAndPublish方法，如下:

private def computeAndPublish(time: Long, elems: Long, workDelay: Long, waitDelay: Long): Unit =
    Future[Unit] {
      // 根据处理时间、调度时间、当前Batch记录数，预估新速率
      val newRate = rateEstimator.compute(time, elems, workDelay, waitDelay)
      newRate.foreach { s =>
      // 设置新速率
        rateLimit.set(s.toLong)
      // 发布新速率
        publish(getLatestRate())
      }
    }

更深一层，具体调用的是rateEstimator.compute方法来预估新速率，如下:

def compute(
      time: Long,
      elements: Long,
      processingDelay: Long,
      schedulingDelay: Long): Option[Double]

2.反压机制相关参数

  • spark.streaming.backpressure.enabled
    默认值false，是否启用反压机制。

  • spark.streaming.backpressure.initialRate
    默认值无，初始大接收速率。只适用于Receiver Stream，不适用于Direct Stream。类型为整数,默认直接读取所有,在1开启的情况下，限制第一次批处理应该消费的数据，因为程序冷启动队列里面有大量积压，防止第一次全部读取，造成系统阻塞

  • spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition
    类型为整数,默认直接读取所有,限制每秒每个消费线程读取每个kafka分区大的数据量

  • spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown
    优雅关闭,确保在kill任务时，能够处理完最后一批数据，再关闭程序，不会发生强制kill导致数据处理中断，没处理完的数据丢失
注意： 只有 3 激活的时候，每次消费的大数据量，就是设置的数据量，如果不足这个数，就有多少读多少，如果超过这个数字，就读取这个数字的设置的值
只有 1+3 激活的时候，每次消费读取的数量大会等于3设置的值，最小是spark根据系统负载自动推断的值，消费的数据量会在这两个范围之内变化根据系统情况，但第一次启动会有多少读多少数据。此后按 1+3 设置规则运行
1+2+3 同时激活的时候，跟上一个消费情况基本一样，但第一次消费会得到限制，因为我们设置第一次消费的频率了。

  • spark.streaming.backpressure.rateEstimator
    默认值pid，速率控制器,Spark 默认只支持此控制器，可自定义。

  • spark.streaming.backpressure.pid.proportional
    默认值1.0，只能为非负值。当前速率与最后一批速率之间的差值对总控制信号贡献的权重。用默认值即可。

  • spark.streaming.backpressure.pid.integral
    默认值0.2，只能为非负值。比例误差累积对总控制信号贡献的权重。用默认值即可。

  • spark.streaming.backpressure.pid.derived
    默认值0.0，只能为非负值。比例误差变化对总控制信号贡献的权重。用默认值即可。

  • spark.streaming.backpressure.pid.minRate

    默认值100，只能为正数，最小速率。

3.反压机制的使用

//启用反压机制
conf.set("spark.streaming.backpressure.enabled","true")
//最小摄入条数控制
conf.set("spark.streaming.backpressure.pid.minRate","1")
//大摄入条数控制
conf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition","12")
//初始大接收速率控制
conf.set("spark.streaming.backpressure.initialRate","10")

要保证反压机制真正起作用前Spark 应用程序不会崩溃,需要控制每个批次大摄入速率。以Direct Stream为例，如Kafka Direct Stream,则可以通过spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数来控制。此参数代表了 每秒每个分区大摄入的数据条数。假设BatchDuration为10秒,spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition为12条,kafka topic 分区数为3个，则一个批(Batch)大读取的数据条数为360条(31210=360)。同时，需要注意，该参数也代表了整个应用生命周期中的大速率，即使是背压调整的大值也不会超过该参数。

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