干货 | Rheos SQL: 高效易用的实时流式SQL处理平台

供稿 | eBay Rheos Team作者 | 刘鲁滨编辑 | 顾欣怡本文3404字，预计阅读时间11分钟

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导读

本文介绍了Rheos SQL这一实时流式SQL处理平台在设计和实现中的细节。用户可以使用SQL语言，在Rheos SQL平台方便地编写、提交和维护实时流处理业务，节省开发和运维成本。

 一、动机

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实时即未来

自2015年“streaming 101: the world beyond batch”[1] 发表以来，已经过去了将近5年。现在，越来越多的人相信，批处理是流式处理的特殊情况，基于流式处理的实时数据分析才是未来发展的方向。

与传统批处理相比，流式处理的优势有以下几点：

1. 输出结果的延时更低：从之前的小时级和天级，降为分钟级和秒级。
2. 模型更契合：很多大规模数据，比如访问网站的用户行为数据，生成的模式是源源不断的，流式处理模型更符合数据本身生成的模式。

流处理的框架，在开源和商用领域也取得了很好的发展[2]，如今更加成熟和稳定，足够在生产环境广泛使用。其中Apache Flink[3]的模型定义和机制设计比较符合公司里的业务场景，很多用户都在其上建立自己的应用程序。

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简单强大的SQL语言

SQL是数据分析人员最熟悉的语言。相对于传统运行在数据库和批处理中的SQL，流式SQL有以下特点：

1. 面相无界的流式数据源。与流式处理一样，流式SQL所针对的数据源也是无界流，没有起始，也没有终点。
2. 依照流式处理的定义，增加相应的关键字和语义扩展。流式处理常见的概念有：窗口（Window），触发器（Trigger），水位线（Watermark）等。

一些开源SQL引擎已经增加了对流式SQL的支持。比如，Calcite[4]添加了Window等关键字。流处理框架产品，也几乎都增加了原生对于SQL的支持，比如Flink SQL[5]和KSQL[6]。使用SQL而不是更底层的API来描述业务逻辑的好处有：

1. 节省开发成本：作为简单易用的高级语言，SQL的描述能力更强，同样的逻辑开发起来更快速。
2. 节省维护成本：修改清晰易懂的SQL脚本，比修改复杂的代码逻辑更容易。
3. 更好的透明性：对底层细节的隐藏，使得用SQL语言表达的逻辑可以规避掉一部分底层实现变动带来的迁移。

当然，由于抽象层次更高，SQL可能只能覆盖80%的用户场景，所以，流处理框架通过支持User Defined Function(UDF)和Complex Event Processing(CEP)来满足更高级别用户的需求。

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拥抱开源社区的同时弥补缺陷

开源社区在流处理和流式SQL处理领域都已经做了大量的工作，没有必要从头开始重新造轮子。但是，与其他开源社区产品一样，在公司内部做到开箱即用，还是会存在一些差距，主要表现为以下几个方面：

1. SQL语法和语义本身不够全面：真正的线上业务场景复杂，使用到的外围系统众多，开源产品不能直接全部满足。举个例子，公司内部有一种将RESTful服务作为维表，与源数据进行JOIN的需求，但在当前的开源产品中，并不能找到原生的支持。

2. 易用性：开源的SQL处理引擎是作为框架形式提供的，用户需要自己管理SQL脚本、UDF，并考虑如何与底层的执行引擎做集成。

3. 稳定性：开源产品的接口变动是不受单个公司控制的，业务团队都希望只花力气在业务逻辑的开发，而不是不断地因平台层的接口变动而修改逻辑。

4. 监控与报警：开源产品通常是提供基础监控的，但是要在生产环境广泛使用，且往往需要与公司内部的监控报警系统集成。在开源基础上，也需要依照实际情况添加更多的监控指标。

二、功能

本章罗列了Rheos SQL作为流式SQL处理引擎所支持的功能。

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SQL语义与语法

当前支持的语法模块如下表所示：

(点击可查看高清大图）

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与外部资源对接模块

当前支持访问的外部模块如下表所示：

(点击可查看高清大图）

三、架构

(点击可查看高清大图）

如上图所示，在总体架构上，Rheos SQL分为三层：核心服务层（Core Service Layer），SQL开发工具包层（SQL SDK Layer）以及基础服务层（Infrastructure Layer）。

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核心服务层（Core Service Layer）

该层主要负责管理面相用户的SQL资源，是用户接触的主要接口。

以RESTful服务的形式，将Rheos SQL的核心资源暴露给用户，核心资源包括：

1. SQL脚本（SQL Script）：用户所编写的SQL语句，用以描述业务逻辑，属性包括存贮的位置等。
2. UDF包（UDF Package）：用户的自定义函数包，属性包括存储的位置，包中支持的函数等。
3. SQL作业（SQL Job）：SQL运行时的抽象，是SQL脚本的实例化之后，在集群中运行的实例，属性包括关联的SQL脚本，启动参数等。

SQL源脚本的管理模块：管理SQL脚本的生命周期，比如支持运行时拉取。包管理模块：管理用户上传包的生命周期，比如运行时加载。

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SQL开发工具包层（SQL SDK Layer）

该层负责在开源流式SQL引擎上增强扩展，支持更丰富的语义和语法。

核心SQL模块（Core SQL Modules）：负责SQL的解析，优化和执行计划生成。

与外部资源对接模块（Connects）：加载和拉取存储在外部依赖中的数据，比如Kafa-Connect会维护Kafka的Consumer，从Kafka消费数据，并交给流处理引擎。

用户自定义函数模块（UDF）：支持自定义函数和组件，比如对源数据的自定义解析函数。

执行提供模块（Executor Provider）：抽象层，隐藏底层实现细节，保证对外编程接口稳定。

当前，SQL工具包是在FLINK SQL的基础上，提供了功能扩展。

该层的设计可以帮助我们在不影响用户的同时，灵活切换底层基础服务的实现。比如，Rheos SQL可以内部升级FLINK的版本，或者使用其他流处理框架实现流处理的功能，而用户对接的则一直是Rheos SQL定义的语法与编程接口。

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基础服务层（Infrastructure Layer）

该层负责运行时基础设施的提供与维护。在公司内部，所有集群都运行在K8S平台，并有流平台团队提供了流处理基础设施的管理。

当前，Rheos SQL选用的流处理框架是Apache Flink，流平台团队管理了Flink集群的创建与维护，并支持资源额度管理、基础监控暴露收集等。

四、用户体验

(点击可查看高清大图）上图展示了Rheos SQL平台的使用流程，其用户体验可归结如下：首先，像开发其他应用程序一样，编写SQL源代码，并提交到代码库。在我们的实现中，提供对接两种代码库的实现：

1. Git：作为公司广泛使用的代码库管理工具，Git本身就提供强大的版本控制和历史信息追踪，推荐部署到生产环境的Rheos SQL应用都采用这种源代码库。

2. DB：直接将SQL源脚本提交到Rheos SQL系统，落库。适用于跑DEMO，或者功能性验证阶段。

如果是比较高级的用户，需要编写UDF或者在SQL工具包的基础上定制功能，可以在本地编码结束后，上传到远程的存储。流平台团队提供了MAVEN插件，可以在IDE中方便地完成上传。在实现时，我们使用的对象存储是Swift[7]。

除此之外，用户需要将SQL脚本和自定义的包在Rheos SQL的系统中注册，完成源信息的提交（Metadata Onboard）。
为了尽快找到程序中的bug，验证逻辑和配置细节，Rheos SQL平台提供了线上验证和配置的功能。一切就绪后，可以在Rheos SQL平台提交作业。Rheos SQL会将这个SQL作业，转化成底层流平台具体实现的作业。在当前实现中，Rheos SQL作业会被注册成Flink的作业，存放到流平台上。在运行时，Rheos SQL的工具包会根据用户注册的信息，动态拉取SQL脚本的源代码，并加载用户自定义的扩展包，进行解析、优化并在流框架上执行用户逻辑。作业运行起来后，可以通过Rheos SQL的门户网站操作和监控。

五、与维表的JOIN

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用例

在现有的业务场景中，有很多使用源表数据与外部存储JOIN的用例。

(点击可查看高清大图）

上图是实际应用的一个例子，输出与用户购买行为相关的统计信息。SQL作业的数据源是存放在Kafka中的用户交易数据。

处理的第一步，是将源表与一张RESTful形式的维表根据user域做JOIN，构造出cguid_view临时表。

处理的第二步，是将cguid_view临时表，与存放在Cassandra中的一张维表，根据user和itemId域做JOIN，输出event_view临时表。

处理的第三步，是在event_view临时表上做聚合，将最终的结果输出到Cassandra。

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实现细节

为了提升性能，在实现维表JOIN时，Rheos SQL重点做了以下两方面的工作：

1. LRU缓存：为了减少与外部存储的频繁交互，在内存中会默认开启LRU的缓存。同样的KEY，在缓存失效前，会优先从缓存中返回。新的KEY在首次取回之后，也会加入到缓存中。

2. 异步查询：为了在等待外部存储返回结果前，避免同步等待IO，Rheos SQL使用了FLINK的Async API实现异步查询。Rheos SQL中的所有维表实现，都继承自一个支持异步的抽象类，子类实现数据拿取的业务逻辑，并将结果以Future的形式返回给父类。父类负责对结果的最终处理。

六、Debug和监控

为了加快迭代速度，及时发现问题，Rheos SQL在不同的阶段提供了丰富的工具帮助用户调试和监控SQL作业。

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本地测试框架

SQL开放工具集中，提供了一个本地测试框架，具体功能为：

1. 以文件的形式，定义SQL作业的输入和输出。

2. 本地启动所有的外部依赖模块，将输入写到源和对应的维表。
3. 运行SQL的处理逻辑，并将输出写入到目标存储和文件。
4. 比较目标输出是否与用户一开始定义的一致，并返回比较结果。

在这个测试框架的帮助下，用户可以本地完成SQL脚本的开发和测试工作，并初步验证逻辑的正确性，及时对bug做好修正。

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SQL逻辑图

用户在Rheos SQL系统中注册好SQL之后，可以查看SQL的逻辑执行图。

(点击可查看高清大图）

上图是一个实际应用中的例子。源表和维表在第一次JOIN之后，将聚合的结果写入到了TEMP_VIEW，然后从临时表中选取了部分数据输出到目标表。

用户通过逻辑执行图，可以验证逻辑是否符合预期，在将SQL作业真正运行前，发现问题并修正。

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线上SQL作业的监控

除去Flink本身提供的监控指标之外，Rheos SQL还提供了很多从SQL表级别暴露的信息。根据表类型的不同，部分指标详情如下：

1. 源表：消费者尚未读取的数据量（Consumer Lag），读入数据条数，读入数据量等。

2. 维表：接受数据条数，读取外部数据响应时间，与外部系统建立的连接数等。
3. 目标表：输出的数据条数，写入外部系统失败的条数等。

用户通过对业务指标的监控，可以在作业运行时感知到异常情况的发生，及时采取应对措施。

总结与展望

Rheos SQL平台在开源流式SQL处理框架的基础上，提供了丰富的语义与扩展。用户可以在Rheos SQL平台上，方便地开发、调试、监控SQL作业，节省流式作业的开发，维护成本。接下来，Rheos SQL在进一步满足用户需求的同时，将会在资源管理、动态扩容以及CEP语义支持等方面，投入更多的努力。

参考文献

[1] https://www.oreilly.com/radar/the-world-beyond-batch-streaming-101/[2] https://www.upsolver.com/blog/popular-stream-processing-frameworks-compared[3] https://flink.apache.org/[4] https://calcite.apache.org/[5]https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/sql/[6] https://www.confluent.io/product/ksql/

[7] https://wiki.openstack.org/wiki/Swift

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