導(dǎo)讀：阿里云 EMR 團(tuán)隊(duì)和趣頭條的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)共同研發(fā)了 RSS，解決 Spark on Yarn 層面提到的所有問題，并為 Spark 跑在 Kubernetes 上提供 Shuffle 基礎(chǔ)組件。

作者 | 王振華、曹佳清、范振

業(yè)務(wù)場景與現(xiàn)狀

趣頭條是一家依賴大數(shù)據(jù)的科技公司，在 2018~2019 年經(jīng)歷了業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，主 App 和其他創(chuàng)新 App 的日活增加了 10 倍以上，相應(yīng)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)也從最初的 100 臺機(jī)器增加到了 1000 臺以上規(guī)模。多個(gè)業(yè)務(wù)線依賴于大數(shù)據(jù)平臺展開業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的高效和穩(wěn)定成了公司業(yè)務(wù)發(fā)展的基石，在大數(shù)據(jù)的架構(gòu)上我們使用了業(yè)界成熟的方案，存儲構(gòu)建在 HDFS 上、計(jì)算資源調(diào)度依賴 Yarn、表元數(shù)據(jù)使用 Hive 管理、用 Spark 進(jìn)行計(jì)算，具體如圖 1 所示：

圖 1 趣頭條離線大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖

其中 Yarn 集群使用了單一大集群的方案，HDFS 使用了聯(lián)邦的方案，同時(shí)基于成本因素，HDFS 和 Yarn 服務(wù)在 ECS 上進(jìn)行了 DataNode 和 NodeManager 的混部。

在趣頭條每天有 6W 的 Spark 任務(wù)跑在 Yarn 集群上，每天新增的 Spark 任務(wù)穩(wěn)定在 100 左右，公司的迅速發(fā)展要求需求快速實(shí)現(xiàn)，積累了很多治理欠債，種種問題表現(xiàn)出來集群穩(wěn)定性需要提升，其中 Shuffle 的穩(wěn)定性越來越成為集群的桎梏，亟需解決。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺的挑戰(zhàn)與思考

近半年大數(shù)據(jù)平臺主要的業(yè)務(wù)指標(biāo)是降本增效，一方面業(yè)務(wù)方希望離線平臺每天能夠承載更多的作業(yè)，另一方面我們自身有降本的需求，如何在降本的前提下支撐更多地業(yè)務(wù)量對于每個(gè)技術(shù)人都是非常大地挑戰(zhàn)。熟悉 Spark 的同學(xué)應(yīng)該非常清楚，在大規(guī)模集群場景下，Spark Shuffle 在實(shí)現(xiàn)上有比較大的缺陷，體現(xiàn)在以下的幾個(gè)方面：

• Spark Shuffle Fetch 過程存在大量的網(wǎng)絡(luò)小包，現(xiàn)有的 External Shuffle Service 設(shè)計(jì)并沒有非常細(xì)致的處理這些 RPC 請求，大規(guī)模場景下會有很多connection reset 發(fā)生，導(dǎo)致 FetchFailed，從而導(dǎo)致 Stage 重算。
• Spark Shuffle Fetch 過程存在大量的隨機(jī)讀，大規(guī)模高負(fù)載集群條件下，磁盤 IO 負(fù)載高、CPU 滿載時(shí)常發(fā)生，極容易發(fā)生 FetchFailed，從而導(dǎo)致 stage 重算。
• 重算過程會放大集群的繁忙程度，搶占機(jī)器資源，導(dǎo)致惡性循環(huán)嚴(yán)重，SLA 完不成，需要運(yùn)維人員手動將作業(yè)跑在空閑的Label集群。
• 計(jì)算和 Shuffle 過程架構(gòu)不能拆開，不能把 Shuffle 限定在指定的集群內(nèi)，不能利用部分 SSD 機(jī)器。
• M*N 次的 shuffle 過程：對于 10K mapper、5K reducer 級別的作業(yè)，基本跑不完。
• NodeManager 和 Spark Shuffle Service 是同一進(jìn)程，Shuffle 過程太重，經(jīng)常導(dǎo)致 NodeManager 重啟，從而影響 Yarn 調(diào)度穩(wěn)定性。

以上的這些問題對于 Spark 研發(fā)同學(xué)是非常痛苦的，好多作業(yè)每天運(yùn)行時(shí)長方差會非常大，而且總有一些無法完成的作業(yè)，要么業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分，要么跑到獨(dú)有的 Yarn 集群中。除了現(xiàn)有面臨的挑戰(zhàn)之外，我們也在積極構(gòu)建下一代基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)施，隨著云原生 Kubernetes 概念越來越火，Spark 社區(qū)也提供了 Spark on Kubernetes 版本，相比較于 Yarn 來說，Kubernetes 能夠更好的利用云原生的彈性，提供更加豐富的運(yùn)維、部署、隔離等特性。但是 Spark on Kubernetes 目前還存在很多問題沒有解決，包括容器內(nèi)的 Shuffle 方式、動態(tài)資源調(diào)度、調(diào)度性能有限等等。我們針對 Kubernetes 在趣頭條的落地，主要有以下幾個(gè)方面的需求：

• 實(shí)時(shí)集群、OLAP 集群和 Spark 集群之前都是相互獨(dú)立的，怎樣能夠?qū)⑦@些資源形成統(tǒng)一大數(shù)據(jù)資源池。通過 Kubernetes 的天生隔離特性，更好的實(shí)現(xiàn)離線業(yè)務(wù)與實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)混部，達(dá)到降本增效目的。
• 公司的在線業(yè)務(wù)都運(yùn)行在 Kubernetes 集群中，如何利用在線業(yè)務(wù)和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的不同特點(diǎn)進(jìn)行錯(cuò)峰調(diào)度，達(dá)成 ECS 的總資源量最少。
• 希望能夠基于 Kubernetes 來包容在線服務(wù)、大數(shù)據(jù)、AI 等基礎(chǔ)架構(gòu)，做到運(yùn)維體系統(tǒng)一化。

因?yàn)槿ゎ^條的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)目前全都部署在阿里云上，阿里云 EMR 團(tuán)隊(duì)和趣頭條的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了深入技術(shù)共創(chuàng)，共同研發(fā)了 Remote Shuffle Service（以下簡稱 RSS），旨在解決 Spark on Yarn 層面提到的所有問題，并為 Spark 跑在 Kubernetes 上提供 Shuffle 基礎(chǔ)組件。

Remote Shuffle Service 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

• Remote Shuffle Service 的背景

早在 2019 年初我們就關(guān)注到了社區(qū)已經(jīng)有相應(yīng)的討論，如 SPARK-25299。該 Issue 主要希望解決的問題是在云原生環(huán)境下，Spark 需要將 Shuffle 數(shù)據(jù)寫出到遠(yuǎn)程的服務(wù)中。但是我們經(jīng)過調(diào)研后發(fā)現(xiàn) Spark 3.0（之前的 master 分支）只支持了部分的接口，而沒有對應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。該接口主要希望在現(xiàn)有的 Shuffle 代碼框架下，將數(shù)據(jù)寫到遠(yuǎn)程服務(wù)中。如果基于這種方式實(shí)現(xiàn)，比如直接將 Shuffle 以流的方式寫入到 HDFS 或者 Alluxio 等高速內(nèi)存系統(tǒng)，會有相當(dāng)大的性能開銷，趣頭條也做了一些相應(yīng)的工作，并進(jìn)行了部分的 Poc，性能與原版 Spark Shuffle 實(shí)現(xiàn)相差特別多，最差性能可下降 3 倍以上。同時(shí)我們也調(diào)研了一部分其他公司的實(shí)現(xiàn)方案，例如 Facebook 的 Riffle 方案以及 LinkedIn 開源的 Magnet，這些實(shí)現(xiàn)方案是首先將 Shuffle 文件寫到本地，然后在進(jìn)行 Merge 或者 Upload 到遠(yuǎn)程的服務(wù)上，這和后續(xù)我們的Kubernetes架構(gòu)是不兼容的，因?yàn)?Kubernetes 場景下，本地磁盤 Hostpath 或者 LocalPV 并不是一個(gè)必選項(xiàng)，而且也會存在隔離和權(quán)限的問題。

基于上述背景，我們與阿里云 EMR 團(tuán)隊(duì)共同開發(fā)了 Remote Shuffle Service。RSS 可以提供以下的能力，完美的解決了 Spark Shuffle 面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，為我們集群的穩(wěn)定性和容器化的落地提供了強(qiáng)有力的保證，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

• 高性能服務(wù)器的設(shè)計(jì)思路，不同于 Spark 原有 Shuffle Service，RPC 更輕量、通用和穩(wěn)定。
• 兩副本機(jī)制，能夠保證的 Shuffle fetch 極小概率（低于 0.01%）失敗。
• 合并 shuffle 文件，從 M*N 次 shuffle 變成 N 次 shuffle，順序讀 HDD 磁盤會顯著提升 shuffle heavy 作業(yè)性能。
• 減少 Executor 計(jì)算時(shí)內(nèi)存壓力，避免 map 過程中 Shuffle Spill。
• 計(jì)算與存儲分離架構(gòu)，可以將 Shuffle Service 部署到特殊硬件環(huán)境中，例如 SSD 機(jī)器，可以保證 SLA 極高的作業(yè)。
• 完美解決 Spark on Kubernetes 方案中對于本地磁盤的依賴。

• Remote Shuffle Service 的實(shí)現(xiàn)

• 整體設(shè)計(jì)

Spark RSS 架構(gòu)包含三個(gè)角色：Master、Worker、Client。Master 和 Worker 構(gòu)成服務(wù)端，Client 以不侵入的方式集成到 Spark ShuffleManager 里（RssShuffleManager 實(shí)現(xiàn)了 ShuffleManager 接口）。

• Master 的主要職責(zé)是資源分配與狀態(tài)管理。
• Worker 的主要職責(zé)是處理和存儲 Shuffle 數(shù)據(jù)。
• Client 的主要職責(zé)是緩存和推送 Shuffle 數(shù)據(jù)。

整體流程如下所示（其中 ResourceManager 和 MetaService 是 Master 的組件），如圖 2。

圖 2 RSS 整體架構(gòu)圖

• 實(shí)現(xiàn)流程

下面重點(diǎn)來講一下實(shí)現(xiàn)的流程：

• RSS 采用 Push Style 的 shuffle 模式，每個(gè) Mapper 持有一個(gè)按 Partition 分界的緩存區(qū)，Shuffle 數(shù)據(jù)首先寫入緩存區(qū)，每當(dāng)某個(gè) Partition 的緩存滿了即觸發(fā) PushData。
• Driver 先和 Master 發(fā)生 StageStart 的請求，Master 接受到該 RPC 后，會分配對應(yīng)的 Worker Partition 并返回給 Driver，Shuffle Client 得到這些元信息后，進(jìn)行后續(xù)的推送數(shù)據(jù)。
• Client 開始向主副本推送數(shù)據(jù)。主副本 Worker 收到請求后，把數(shù)據(jù)緩存到本地內(nèi)存，同時(shí)把該請求以 Pipeline 的方式轉(zhuǎn)發(fā)給從副本，從而實(shí)現(xiàn)了 2 副本機(jī)制。
• 為了不阻塞 PushData 的請求，Worker 收到 PushData 請求后會以純異步的方式交由專有的線程池異步處理。根據(jù)該 Data 所屬的 Partition 拷貝到事先分配的 buffer 里，若 buffer 滿了則觸發(fā) flush。RSS 支持多種存儲后端，包括 DFS 和 Local。若后端是 DFS，則主從副本只有一方會 flush，依靠 DFS 的雙副本保證容錯(cuò)；若后端是 Local，則主從雙方都會 flush。
• 在所有的 Mapper 都結(jié)束后，Driver 會觸發(fā) StageEnd 請求。Master 接收到該 RPC 后，會向所有 Worker 發(fā)送 CommitFiles 請求，Worker 收到后把屬于該 Stage buffer 里的數(shù)據(jù) flush 到存儲層，close 文件，并釋放 buffer。Master 收到所有響應(yīng)后，記錄每個(gè) partition 對應(yīng)的文件列表。若 CommitFiles 請求失敗，則 Master 標(biāo)記此 Stage 為 DataLost。
• 在 Reduce 階段，reduce task 首先向 Master 請求該 Partition 對應(yīng)的文件列表，若返回碼是 DataLost，則觸發(fā) Stage 重算或直接 abort 作業(yè)。若返回正常，則直接讀取文件數(shù)據(jù)。

總體來講，RSS 的設(shè)計(jì)要點(diǎn)總結(jié)為 3 個(gè)層面：

• 采用 PushStyle 的方式做 shuffle，避免了本地存儲，從而適應(yīng)了計(jì)算存儲分離架構(gòu)。
• 按照 reduce 做聚合，避免了小文件隨機(jī)讀寫和小數(shù)據(jù)量網(wǎng)絡(luò)請求。
• 做了 2 副本，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性。

• 容錯(cuò)

對于 RSS 系統(tǒng)，容錯(cuò)性是至關(guān)重要的，我們分為以下幾個(gè)維度來實(shí)現(xiàn)：

• PushData 失敗

當(dāng) PushData 失敗次數(shù)（Worker 掛了，網(wǎng)絡(luò)繁忙，CPU繁忙等）超過 MaxRetry 后，Client 會給 Master 發(fā)消息請求新的 Partition Location，此后本 Client 都會使用新的 Location 地址，該階段稱為 Revive。

若 Revive 是因?yàn)?Client 端而非 Worker 的問題導(dǎo)致，則會產(chǎn)生同一個(gè) Partition 數(shù)據(jù)分布在不同 Worker 上的情況，Master 的 Meta 組件會正確處理這種情形。

若發(fā)生 WorkerLost，則會導(dǎo)致大量 PushData 同時(shí)失敗，此時(shí)會有大量同一 Partition 的 Revive 請求打到 Master。為了避免給同一個(gè) Partition 分配過多的 Location，Master 保證僅有一個(gè) Revive 請求真正得到處理，其余的請求塞到 pending queue 里，待 Revive 處理結(jié)束后返回同一個(gè) Location。

• Worker 宕機(jī)

當(dāng)發(fā)生 WorkerLost 時(shí)，對于該 Worker 上的副本數(shù)據(jù)，Master 向其 peer 發(fā)送 CommitFile 的請求，然后清理 peer 上的 buffer。若 Commit Files 失敗，則記錄該 Stage 為 DataLost；若成功，則后續(xù)的 PushData 通過 Revive 機(jī)制重新申請 Location。

• 數(shù)據(jù)去重

Speculation task 和 task 重算會導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)。解決辦法是每個(gè) PushData的數(shù)據(jù)片里編碼了所屬的 mapId、attemptId 和 batchId，并且 Master 為每個(gè) map task 記錄成功 commit 的 attemtpId。read 端通過 attemptId 過濾不同的 attempt 數(shù)據(jù)，并通過 batchId 過濾同一個(gè) attempt 的重復(fù)數(shù)據(jù)。

• 多副本

RSS 目前支持 DFS 和 Local 兩種存儲后端。

在 DFS 模式下，ReadPartition 失敗會直接導(dǎo)致 Stage 重算或 abort job。在 Local 模式，ReadPartition 失敗會觸發(fā)從 peer location 讀，若主從都失敗則觸發(fā) Stage 重算或 abort job。

• 高可用

大家可以看到 RSS 的設(shè)計(jì)中 Master 是一個(gè)單點(diǎn)，雖然 Master 的負(fù)載很小，不會輕易地掛掉，但是這對于線上穩(wěn)定性來說無疑是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。在項(xiàng)目的最初上線階段，我們希望可以通過 SubCluster 的方式進(jìn)行 workaround，即通過部署多套 RSS 來承載不同的業(yè)務(wù)，這樣即使 RSS Master 宕機(jī)，也只會影響有限的一部分業(yè)務(wù)。但是隨著系統(tǒng)的深入使用，我們決定直面問題，引進(jìn)高可用 Master。主要的實(shí)現(xiàn)如下：

首先，Master 目前的元數(shù)據(jù)比較多，我們可以將一部分與 ApplD ShuffleId 本身相關(guān)的元數(shù)據(jù)下沉到 Driver 的 ShuffleManager 中，由于元數(shù)據(jù)并不會很多，Driver 增加的內(nèi)存開銷非常有限。

另外，關(guān)于全局負(fù)載均衡的元數(shù)據(jù)和調(diào)度相關(guān)的元數(shù)據(jù)，我們利用 Raft 實(shí)現(xiàn)了 Master 組件的高可用，這樣我們通過部署 3 或 5 臺 Master，真正的實(shí)現(xiàn)了大規(guī)?？蓴U(kuò)展的需求。

實(shí)際效果與分析

• 性能與穩(wěn)定性

團(tuán)隊(duì)針對 TeraSort、TPC-DS 以及大量的內(nèi)部作業(yè)進(jìn)行了測試，在 Reduce 階段減少了隨機(jī)讀的開銷，任務(wù)的穩(wěn)定性和性能都有了大幅度提升。

圖 3 是 TeraSort 的 benchmark，以 10T Terasort 為例，Shuffle 量壓縮后大約 5.6T?？梢钥闯鲈摿考壍淖鳂I(yè)在 RSS 場景下，由于 Shuffle read 變?yōu)轫樞蜃x，性能會有大幅提升。

圖 3 TeraSort 性能測試（RSS 性能更好）

圖 4 是一個(gè)線上實(shí)際脫敏后的 Shuffle heavy 大作業(yè)，之前在混部集群中很小概率可以跑完，每天任務(wù) SLA 不能按時(shí)達(dá)成，分析原因主要是由于大量的 FetchFailed 導(dǎo)致 stage 進(jìn)行重算。使用 RSS 之后每天可以穩(wěn)定的跑完，2.1T 的 shuffle 也不會出現(xiàn)任何 FetchFailed 的場景。在更大的數(shù)據(jù)集性能和SLA表現(xiàn)都更為顯著。

圖 4 實(shí)際業(yè)務(wù)的作業(yè) stage 圖（使用 RSS 保障穩(wěn)定性和性能）

• 業(yè)務(wù)效果

在大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和阿里云 EMR 團(tuán)隊(duì)的共同努力下，經(jīng)過近半年的上線、運(yùn)營 RSS，以及和業(yè)務(wù)部門的長時(shí)間測試，業(yè)務(wù)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下方面：

• 降本增效效果明顯，在集群規(guī)模小幅下降的基礎(chǔ)上，支撐了更多的計(jì)算任務(wù)，TCO 成本下降 20%。
• SLA 顯著提升，大規(guī)模 Spark Shuffle 任務(wù)從跑不完到能跑完，我們能夠?qū)⒉煌?SLA 級別作業(yè)合并到同一集群，減小集群節(jié)點(diǎn)數(shù)量，達(dá)到統(tǒng)一管理，縮小成本的目的。原本業(yè)務(wù)方有一部分 SLA比 較高的作業(yè)在一個(gè)獨(dú)有的 Yarn 集群 B 中運(yùn)行，由于主 Yarn 集群 A 的負(fù)載非常高，如果跑到集群 A 中，會經(jīng)常的掛掉。利用 RSS 之后可以放心的將作業(yè)跑到主集群 A 中，從而釋放掉獨(dú)有 Yarn 集群 B。
• 作業(yè)執(zhí)行效率顯著提升，跑的慢→跑的快。我們比較了幾個(gè)典型的 Shuffle heavy 作業(yè)，一個(gè)重要的業(yè)務(wù)線作業(yè)原本需要 3 小時(shí)，RSS 版本需要 1.6 小時(shí)。抽取線上 5~10 個(gè)作業(yè)，大作業(yè)的性能提升相當(dāng)明顯，不同作業(yè)平均下來有 30% 以上的性能提升，即使是 shuffle 量不大的作業(yè)，由于比較穩(wěn)定不需要 stage 重算，長期運(yùn)行平均時(shí)間也會減少 10%-20%。
• 架構(gòu)靈活性顯著提升，升級為計(jì)算與存儲分離架構(gòu)。Spark 在容器中運(yùn)行的過程中，將 RSS 作為基礎(chǔ)組件，可以使得 Spark 容器化能夠大規(guī)模的落地，為離線在線統(tǒng)一資源、統(tǒng)一調(diào)度打下了基礎(chǔ)。

未來展望

趣頭條大數(shù)據(jù)平臺和阿里云 EMR 團(tuán)隊(duì)后續(xù)會繼續(xù)保持深入共創(chuàng)，將探索更多的方向。主要有以下的一些思路：

• RSS 存儲能力優(yōu)化，包括將云的對象存儲作為存儲后端。
• RSS 多引擎支持，例如 MapReduce、Tez 等，提升歷史任務(wù)執(zhí)行效率。
• 加速大數(shù)據(jù)容器化落地，配合 RSS 能力，解決 K8s 調(diào)度器性能、調(diào)度策略等一系列挑戰(zhàn)。
• 持續(xù)優(yōu)化成本，配合 EMR 的彈性伸縮功能，一方面 Spark 可以使用更多的阿里云 ECS/ECI 搶占式實(shí)例來進(jìn)一步壓縮成本，另一方面將已有機(jī)器包括阿里云 ACK、ECI 等資源形成統(tǒng)一大池子，將大數(shù)據(jù)的計(jì)算組件和在線業(yè)務(wù)進(jìn)行錯(cuò)峰調(diào)度以及混部。