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咱们从头到尾讲一次 Flink 网络流控和反压剖析 socketcapache中间件 

程序员文章站 2022-03-06 19:41:52
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作者:张俊 
整理:张友亮(Apache Flink 社区志愿者)

> 本文共 4745字,预计阅读时间 15min。

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享。主要内容如下:

*   网络流控的概念与背景
*   TCP的流控机制
*   Flink TCP-based 反压机制(before V1.5)
*   Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5)
*   总结与思考

网络流控的概念与背景
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### 为什么需要网络流控

![1_04](https://yqfile.alicdn.com/f55df72c2c254caf9a92fbe3890df48583dfae4d.png)

首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consumer 是 1MB/s,这个时候我们就会发现在网络通信的时候我们的 Producer 的速度是比 Consumer 要快的,有 1MB/s 的这样的速度差,假定我们两端都有一个 Buffer,Producer 端有一个发送用的 Send Buffer,Consumer 端有一个接收用的 Receive Buffer,在网络端的吞吐率是 2MB/s,过了 5s 后我们的 Receive Buffer 可能就撑不住了,这时候会面临两种情况:

*   1.如果 Receive Buffer 是有界的,这时候新到达的数据就只能被丢弃掉了。
*   2.如果 Receive Buffer 是*的,Receive Buffer 会持续的扩张,最终会导致 Consumer 的内存耗尽。

### 网络流控的实现:静态限速

![2_05](https://yqfile.alicdn.com/52aca194fd13dc63d0ec1811e3535ab470a91e49.png)

为了解决这个问题,我们就需要网络流控来解决上下游速度差的问题,传统的做法可以在 Producer 端实现一个类似 Rate Limiter 这样的静态限流,Producer 的发送速率是 2MB/s,但是经过限流这一层后,往 Send Buffer 去传数据的时候就会降到 1MB/s 了,这样的话 Producer 端的发送速率跟 Consumer 端的处理速率就可以匹配起来了,就不会导致上述问题。但是这个解决方案有两点限制:

*   1、事先无法预估 Consumer 到底能承受多大的速率
*   2、 Consumer 的承受能力通常会动态地波动

### 网络流控的实现:动态反馈/自动反压

![3_06](https://yqfile.alicdn.com/5d3f0b587792ae53f5842bcf0e0253a7e52f0e4f.png)

针对静态限速的问题我们就演进到了动态反馈(自动反压)的机制,我们需要 Consumer 能够及时的给 Producer 做一个 feedback,即告知 Producer 能够承受的速率是多少。动态反馈分为两种:

*   1、负反馈:接受速率小于发送速率时发生,告知 Producer 降低发送速率
*   2、正反馈:发送速率小于接收速率时发生,告知 Producer 可以把发送速率提上来

让我们来看几个经典案例

### 案例一:Storm 反压实现

![4_07](https://yqfile.alicdn.com/7dad1c84b9210e1d3c99591c633b586438de9227.png)

上图就是 Storm 里实现的反压机制,可以看到 Storm 在每一个 Bolt 都会有一个监测反压的线程(Backpressure Thread),这个线程一但检测到 Bolt 里的接收队列(recv queue)出现了严重阻塞就会把这个情况写到 ZooKeeper 里,ZooKeeper 会一直被 Spout 监听,监听到有反压的情况就会停止发送,通过这样的方式匹配上下游的发送接收速率。

### 案例二:Spark Streaming 反压实现

![5_08](https://yqfile.alicdn.com/e7b4e415ccb4311ab95f455ce7f1c1b432206da1.png)

Spark Streaming 里也有做类似这样的 feedback 机制,上图 Fecher 会实时的从 Buffer、Processing 这样的节点收集一些指标然后通过 Controller 把速度接收的情况再反馈到 Receiver,实现速率的匹配。

### 疑问:为什么 Flink(before V1.5)里没有用类似的方式实现 feedback 机制?

首先在解决这个疑问之前我们需要先了解一下 Flink 的网络传输是一个什么样的架构。

![6_10](https://yqfile.alicdn.com/58006efbd154eebbf8110f7787b4d94bec451326.png)

这张图就体现了 Flink 在做网络传输的时候基本的数据的流向,发送端在发送网络数据前要经历自己内部的一个流程,会有一个自己的 Network Buffer,在底层用 Netty 去做通信,Netty 这一层又有属于自己的 ChannelOutbound Buffer,因为最终是要通过 Socket 做网络请求的发送,所以在 Socket 也有自己的 Send Buffer,同样在接收端也有对应的三级 Buffer。学过计算机网络的时候我们应该了解到,TCP 是自带流量控制的。实际上 Flink (before V1.5)就是通过 TCP 的流控机制来实现 feedback 的。

TCP 流控机制
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根据下图我们来简单的回顾一下 TCP 包的格式结构。首先,他有 Sequence number 这样一个机制给每个数据包做一个编号,还有 ACK number 这样一个机制来确保 TCP 的数据传输是可靠的,除此之外还有一个很重要的部分就是 Window Size,接收端在回复消息的时候会通过 Window Size 告诉发送端还可以发送多少数据。

![7_13](https://yqfile.alicdn.com/0b4bc72d3d02bb6f1c1b24ec08e0259602651fb3.png)

接下来我们来简单看一下这个过程。

### TCP 流控:滑动窗口

![8_14](https://yqfile.alicdn.com/7efa6c17cab155ed971fe0712d55ea5efb2465f5.png)

TCP 的流控就是基于滑动窗口的机制,现在我们有一个 Socket 的发送端和一个 Socket 的接收端,目前我们的发送端的速率是我们接收端的 3 倍,这样会发生什么样的一个情况呢?假定初始的时候我们发送的 window 大小是 3,然后我们接收端的 window 大小是固定的,就是接收端的 Buffer 大小为 5。

![9_15](https://yqfile.alicdn.com/f7e349d298e1e2c98a7f37f60023bd56922c6b08.png)

首先,发送端会一次性发 3 个 packets,将 1,2,3 发送给接收端,接收端接收到后会将这 3 个 packets 放到 Buffer 里去。

![10_16](https://yqfile.alicdn.com/df81be90f206d36610ac86784e3d069ba8443f59.png)

接收端一次消费 1 个 packet,这时候 1 就已经被消费了,然后我们看到接收端的滑动窗口会往前滑动一格,这时候 2,3 还在 Buffer 当中 而 4,5,6 是空出来的,所以接收端会给发送端发送 ACK = 4 ,代表发送端可以从 4 开始发送,同时会将 window 设置为 3 (Buffer 的大小 5 减去已经存下的 2 和 3),发送端接收到回应后也会将他的滑动窗口向前移动到 4,5,6。

![11_17](https://yqfile.alicdn.com/47bdef8db4a32262325a45ad0c46a20fec126887.png)

这时候发送端将 4,5,6 发送,接收端也能成功的接收到 Buffer 中去。

![12_18](https://yqfile.alicdn.com/58bf284147fecc3415ab75b935b927c093cb2b2b.png)

到这一阶段后,接收端就消费到 2 了,同样他的窗口也会向前滑动一个,这时候他的 Buffer 就只剩一个了,于是向发送端发送 ACK = 7、window = 1。发送端收到之后滑动窗口也向前移,但是这个时候就不能移动 3 格了,虽然发送端的速度允许发 3 个 packets 但是 window 传值已经告知只能接收一个,所以他的滑动窗口就只能往前移一格到 7 ,这样就达到了限流的效果,发送端的发送速度从 3 降到 1。

![13_19](https://yqfile.alicdn.com/c69da59e1f5ba7f1c3371018de0c42ad4456912d.png) 
![14_20](https://yqfile.alicdn.com/a9a28aba06629691eaa7f577e3b2b5f9bc3b2eb0.png)

我们再看一下这种情况,这时候发送端将 7 发送后,接收端接收到,但是由于接收端的消费出现问题,一直没有从 Buffer 中去取,这时候接收端向发送端发送 ACK = 8、window = 0 ,由于这个时候 window = 0,发送端是不能发送任何数据,也就会使发送端的发送速度降为 0。这个时候发送端不发送任何数据了,接收端也不进行任何的反馈了,那么如何知道消费端又开始消费了呢?

![15_21](https://yqfile.alicdn.com/101ebbd06f370649cc395438a96a98a8e54e137d.png) 
![16_22](https://yqfile.alicdn.com/e636403b67a99c0b153fe0c2fe527904f271408b.png) 
![17_23](https://yqfile.alicdn.com/50a7f6d0b4a9ff37262116ea716d666d8be96315.png)

TCP 当中有一个 ZeroWindowProbe 的机制,发送端会定期的发送 1 个字节的探测消息,这时候接收端就会把 window 的大小进行反馈。当接收端的消费恢复了之后,接收到探测消息就可以将 window 反馈给发送端端了从而恢复整个流程。TCP 就是通过这样一个滑动窗口的机制实现 feedback。

Flink TCP-based 反压机制(before V1.5)
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### 示例:WindowWordCount

![18_25](https://yqfile.alicdn.com/140ac4a6865e579875d4cca8aa9c5002d3eae2df.png)

大体的逻辑就是从 Socket 里去接收数据,每 5s 去进行一次 WordCount,将这个代码提交后就进入到了编译阶段。

### 编译阶段:生成 JobGraph

![19_26](https://yqfile.alicdn.com/4d05a32a46d7db50325b8ce00e0be672ec1ba9a7.png)

这时候还没有向集群去提交任务,在 Client 端会将 StreamGraph 生成 JobGraph,JobGraph 就是做为向集群提交的最基本的单元。在生成 JobGrap 的时候会做一些优化,将一些没有 Shuffle 机制的节点进行合并。有了 JobGraph 后就会向集群进行提交,进入运行阶段。

### 运行阶段:调度 ExecutionGraph

![20_27](https://yqfile.alicdn.com/e916c83ad03e7e29ed5810974499adcce540524b.png)

JobGraph 提交到集群后会生成 ExecutionGraph ,这时候就已经具备基本的执行任务的雏形了,把每个任务拆解成了不同的 SubTask,上图 ExecutionGraph 中的 Intermediate Result Partition 就是用于发送数据的模块,最终会将 ExecutionGraph 交给 JobManager 的调度器,将整个 ExecutionGraph 调度起来。然后我们概念化这样一张物理执行图,可以看到每个 Task 在接收数据时都会通过这样一个 InputGate 可以认为是负责接收数据的,再往前有这样一个 ResultPartition 负责发送数据,在 ResultPartition 又会去做分区跟下游的 Task 保持一致,就形成了 ResultSubPartition 和 InputChannel 的对应关系。这就是从逻辑层上来看的网络传输的通道,基于这么一个概念我们可以将反压的问题进行拆解。

### 问题拆解:反压传播两个阶段

![21_28](https://yqfile.alicdn.com/4a4a9e76dd9843819387b0e5ed25820029efde0e.png)

反压的传播实际上是分为两个阶段的,对应着上面的执行图,我们一共涉及 3 个 TaskManager,在每个 TaskManager 里面都有相应的 Task 在执行,还有负责接收数据的 InputGate,发送数据的 ResultPartition,这就是一个最基本的数据传输的通道。在这时候假设最下游的 Task (Sink)出现了问题,处理速度降了下来这时候是如何将这个压力反向传播回去呢?这时候就分为两种情况:

*   跨 TaskManager ,反压如何从 InputGate 传播到 ResultPartition
*   TaskManager 内,反压如何从 ResultPartition 传播到 InputGate

### 跨 TaskManager 数据传输

![22_29](https://yqfile.alicdn.com/67ca07e2eaecd5190982c5ecc7e127960de0d83e.png)

前面提到,发送数据需要 ResultPartition,在每个 ResultPartition 里面会有分区 ResultSubPartition,中间还会有一些关于内存管理的 Buffer。 
对于一个 TaskManager 来说会有一个统一的 Network BufferPool 被所有的 Task 共享,在初始化时会从 Off-heap Memory 中申请内存,申请到内存的后续内存管理就是同步 Network BufferPool 来进行的,不需要依赖 JVM GC 的机制去释放。有了 Network BufferPool 之后可以为每一个 ResultSubPartition 创建 Local BufferPool 。 
如上图左边的 TaskManager 的 Record Writer 写了 <1,2> 这个两个数据进来,因为 ResultSubPartition 初始化的时候为空,没有 Buffer 用来接收,就会向 Local BufferPool 申请内存,这时 Local BufferPool 也没有足够的内存于是将请求转到 Network BufferPool,最终将申请到的 Buffer 按原链路返还给 ResultSubPartition,<1,2> 这个两个数据就可以被写入了。之后会将 ResultSubPartition 的 Buffer 拷贝到 Netty 的 Buffer 当中最终拷贝到 Socket 的 Buffer 将消息发送出去。然后接收端按照类似的机制去处理将消息消费掉。 
接下来我们来模拟上下游处理速度不匹配的场景,发送端的速率为 2,接收端的速率为 1,看一下反压的过程是怎样的。

### 跨 TaskManager 反压过程

![23_30](https://yqfile.alicdn.com/72a01465aa1d9a5bf269d3c0efb69daeeda14f16.png)

因为速度不匹配就会导致一段时间后 InputChannel 的 Buffer 被用尽,于是他会向 Local BufferPool 申请新的 Buffer ,这时候可以看到 Local BufferPool 中的一个 Buffer 就会被标记为 Used。

![24_31](https://yqfile.alicdn.com/c579c55399d69082e7261a8ee6b8f36d570d8159.png)

发送端还在持续以不匹配的速度发送数据,然后就会导致 InputChannel 向 Local BufferPool 申请 Buffer 的时候发现没有可用的 Buffer 了,这时候就只能向 Network BufferPool 去申请,当然每个 Local BufferPool 都有最大的可用的 Buffer,防止一个 Local BufferPool 把 Network BufferPool 耗尽。这时候看到 Network BufferPool 还是有可用的 Buffer 可以向其申请。

![25_32](https://yqfile.alicdn.com/58fcb2180a4308d4d19c63726917501ea0dbe691.png)

一段时间后,发现 Network BufferPool 没有可用的 Buffer,或是 Local BufferPool 的最大可用 Buffer 到了上限无法向 Network BufferPool 申请,没有办法去读取新的数据,这时 Netty AutoRead 就会被禁掉,Netty 就不会从 Socket 的 Buffer 中读取数据了。

![26_33](https://yqfile.alicdn.com/4a01bb1aabecd29f39d9199024590c42cb5ae3c1.png)

显然,再过不久 Socket 的 Buffer 也被用尽,这时就会将 Window = 0 发送给发送端(前文提到的 TCP 滑动窗口的机制)。这时发送端的 Socket 就会停止发送。

![27_34](https://yqfile.alicdn.com/151369e71d92a1c82baa27b4396043c88fa90541.png)

很快发送端的 Socket 的 Buffer 也被用尽,Netty 检测到 Socket 无法写了之后就会停止向 Socket 写数据。

![28_35](https://yqfile.alicdn.com/6c57a0adb9d3ab71f8f4b7c5a2324f0e370d2bfe.png)

Netty 停止写了之后,所有的数据就会阻塞在 Netty 的 Buffer 当中了,但是 Netty 的 Buffer 是*的,可以通过 Netty 的水位机制中的 high watermark 控制他的上界。当超过了 high watermark,Netty 就会将其 channel 置为不可写,ResultSubPartition 在写之前都会检测 Netty 是否可写,发现不可写就会停止向 Netty 写数据。

![29_36](https://yqfile.alicdn.com/0de9eb334c31c720c472e5e24cc206c00d9c72e0.png)

这时候所有的压力都来到了 ResultSubPartition,和接收端一样他会不断的向 Local BufferPool 和 Network BufferPool 申请内存。

![30_38](https://yqfile.alicdn.com/898b316178ec08b7c5b2736294337272046040f8.png)

Local BufferPool 和 Network BufferPool 都用尽后整个 Operator 就会停止写数据,达到跨 TaskManager 的反压。

### TaskManager 内反压过程

了解了跨 TaskManager 反压过程后再来看 TaskManager 内反压过程就更好理解了,下游的 TaskManager 反压导致本 TaskManager 的 ResultSubPartition 无法继续写入数据,于是 Record Writer 的写也被阻塞住了,因为 Operator 需要有输入才能有计算后的输出,输入跟输出都是在同一线程执行, Record Writer 阻塞了,Record Reader 也停止从 InputChannel 读数据,这时上游的 TaskManager 还在不断地发送数据,最终将这个 TaskManager 的 Buffer 耗尽。具体流程可以参考下图,这就是 TaskManager 内的反压过程。

![31_39](https://yqfile.alicdn.com/f6669644615c925f089e2fb6d3d20fabb2439a89.png) 
![32_40](https://yqfile.alicdn.com/4463f83549c16ffa47902f91c44b1e47200061c4.png) 
![33_41](https://yqfile.alicdn.com/a4816d7bdcfed08e89430ccd919943f1b8a341ea.png) 
![34_42](https://yqfile.alicdn.com/0bc094c7fb61f41c3b2f66f02029c2d527ec89bd.png)

Flink Credit-based 反压机制(since V1.5)
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### TCP-based 反压的弊端

![35_44](https://yqfile.alicdn.com/570debeba11e71ffac5f5b78f04e2bc88179e852.png)

在介绍 Credit-based 反压机制之前,先分析下 TCP 反压有哪些弊端。

*   在一个 TaskManager 中可能要执行多个 Task,如果多个 Task 的数据最终都要传输到下游的同一个 TaskManager 就会复用同一个 Socket 进行传输,这个时候如果单个 Task 产生反压,就会导致复用的 Socket 阻塞,其余的 Task 也无法使用传输,checkpoint barrier 也无法发出导致下游执行 checkpoint 的延迟增大。
*   依赖最底层的 TCP 去做流控,会导致反压传播路径太长,导致生效的延迟比较大。

### 引入 Credit-based 反压

这个机制简单的理解起来就是在 Flink 层面实现类似 TCP 流控的反压机制来解决上述的弊端,Credit 可以类比为 TCP 的 Window 机制。

### Credit-based 反压过程

![36_46](https://yqfile.alicdn.com/c61481b75ec8d5ae62af8ce4ea45bd9d171e9dce.png)

如图所示在 Flink 层面实现反压机制,就是每一次 ResultSubPartition 向 InputChannel 发送消息的时候都会发送一个 backlog size 告诉下游准备发送多少消息,下游就会去计算有多少的 Buffer 去接收消息,算完之后如果有充足的 Buffer 就会返还给上游一个 Credit 告知他可以发送消息(图上两个 ResultSubPartition 和 InputChannel 之间是虚线是因为最终还是要通过 Netty 和 Socket 去通信),下面我们看一个具体示例。

![37_47](https://yqfile.alicdn.com/a9a211ea22afc8a07d55fc3feb168b69c37f3643.png)

假设我们上下游的速度不匹配,上游发送速率为 2,下游接收速率为 1,可以看到图上在 ResultSubPartition 中累积了两条消息,10 和 11, backlog 就为 2,这时就会将发送的数据 <8,9> 和 backlog = 2 一同发送给下游。下游收到了之后就会去计算是否有 2 个 Buffer 去接收,可以看到 InputChannel 中已经不足了这时就会从 Local BufferPool 和 Network BufferPool 申请,好在这个时候 Buffer 还是可以申请到的。

![38_48](https://yqfile.alicdn.com/be73146308876ade5e8b24e97413e0a7a71d3c8f.png)

过了一段时间后由于上游的发送速率要大于下游的接受速率,下游的 TaskManager 的 Buffer 已经到达了申请上限,这时候下游就会向上游返回 Credit = 0,ResultSubPartition 接收到之后就不会向 Netty 去传输数据,上游 TaskManager 的 Buffer 也很快耗尽,达到反压的效果,这样在 ResultSubPartition 层就能感知到反压,不用通过 Socket 和 Netty 一层层地向上反馈,降低了反压生效的延迟。同时也不会将 Socket 去阻塞,解决了由于一个 Task 反压导致 TaskManager 和 TaskManager 之间的 Socket 阻塞的问题。

总结与思考
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### 总结

*   网络流控是为了在上下游速度不匹配的情况下,防止下游出现过载
*   网络流控有静态限速和动态反压两种手段
*   Flink 1.5 之前是基于 TCP 流控 + bounded buffer 实现反压
*   Flink 1.5 之后实现了自己托管的 credit - based 流控机制,在应用层模拟 TCP 的流控机制

### 思考

有了动态反压,静态限速是不是完全没有作用了?

![39_52](https://yqfile.alicdn.com/fe6df2957ec9255f8b2958d9a78feb4719b4915a.png)

实际上动态反压不是万能的,我们流计算的结果最终是要输出到一个外部的存储(Storage),外部数据存储到 Sink 端的反压是不一定会触发的,这要取决于外部存储的实现,像 Kafka 这样是实现了限流限速的消息中间件可以通过协议将反压反馈给 Sink 端,但是像 ES 无法将反压进行传播反馈给 Sink 端,这种情况下为了防止外部存储在大的数据量下被打爆,我们就可以通过静态限速的方式在 Source 端去做限流。所以说动态反压并不能完全替代静态限速的,需要根据合适的场景去选择处理方案。

 

 

[原文链接](https://yq.aliyun.com/articles/725982?utm_content=g_1000087745)

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