快手基于 Flink on K8s 的生产应用实践

导读 本文将分享 Flink on K8s 在快手的实践。今天的介绍会围绕下面四点展开：

1. 背景

2. 生产改造

3. 迁移实践

4. 未来改造

分享嘉宾｜刘建刚 快手 技术专家

编辑整理｜戴志敏

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

01

背景

首先来简要介绍一下Flink在快手应用的背景。

1.快手 Flink 发展历程

快手的Flink架构经过了五年的发展，整个过程大致可以分为三个阶段。

• 2018年到2020年，建设实时计算平台，助力公司各大部门向实时化转型，在 Flink runtime、 SQL、状态引擎三个方向达到生产可用。

• 2021年到2022年，主要在易用性、稳定性、功能性方面做深度优化，支持更大规模场景以及更稳定的服务，同时在流批一体和湖仓一体等方面进行了深入的探索。

• 2022年到2023年，在多个方面进行探索和落地：首先是 Flink 到 K8s 转型；其次是Runtime adaption 运行自适应；第三个是AI场景在快手大规模落地；最后是快手周边生态的建设和完善。

2.Flink 在快手的应用场景

• 在实时数据流方面有广泛的应用，涵盖音视频、商业化推荐等核心业务；

• 基于Flink引擎进行流批一体、湖仓一体的建设；

• 在AI场景的大规模应用，涵盖特征工程，数据加工等场景；

  当前Flink应用的规模，公司总的 CPU 核数是一百多万，Flink 作业数大概在1万到2 万之间，峰值处理能力超过 10 亿每秒，每天处理的数据量远远超过 100 万亿。

3.Flink 架构演进

• 2018年到2021年，Flink 主要使用 Yarn。主要原因是，在初期 Yarn 和 Flink 结合的比较好，Yarn 的调度性能较好，可以支撑上万节点的调度，而 K8s 在早期不能支持这么大的节点。另外 Yarn 可以有效的整合 Hadoop 生态，方便使用 HDFS 和 Hive。

• 2022到2023年，Flink 切换到 K8s。主要因为 K8s 是一个统一的云生态，有丰富的应用，是云生态基础架构发展的大趋势；另外在 K8s 上可以做统一的资源管理、统一的应用管理以及在离线混部等架构规划；最后，K8s 有很好的隔离性，能够提供更稳定的生产保障。

4.Flink 当前整体架构

快手当前的 Flink 架构如下图所示：

整体分为以下几层：

• 最底层是资源层和存储层，资源层使用 K8s 和 Yarn，存储采用 HDFS 和 Kwaistore；
• 计算层，基于 Flink Streaming&Batch 来提供统一的 runtime 层支持；
• 应用层，分为在线平台和离线平台；
• 最上层为业务层，涵盖公司的各大部门。

02

生产改造

为了适应云原生的大趋势，我们进行了 Flink on k8s 的开发和迁移。

1.核心痛点

• 设计：如何从 Yarn 平滑过渡到 K8s，兼顾用户体验和系统设计。在用户层面做最小改动，避免用户造成额外学习的成本。在系统层面，资源层做统一抽象，确保平滑过渡。

• 开发：快手当前使用的 Flink 是1.10版本，该版本下的 K8s 有较多的功能和 bug 需要重构和完善。

• 测试：需要完整全面的测试。

2.系统设计

用户接口层，核心交互分为 Flink 作业管理平台和资源管理系统，接口对用户不变，客户只需要在使用的时候选择 yarn 或者 k8s 集群，就可以使用对应的平台。在底层的实现上，通过将 K8s 和 Yarn 做统一的封装，将 K8s 中的 AZ 和 Cluster 对齐，在 K8s 通过 CRD 自定义队列，映射到 Yarn 的队列，从而将 K8s 和 Yarn 做完全的映射。通过以上方式，实现了 Yarn 和 K8s 组件最大程度的复用，以此实现统一接口。

3.功能开发

（1）整体架构

整体架构分为3个部分：

• Flink client:主要负责定义 pod 模板，定义作业执行拓扑图，将作业提交到 K8s master 节点。

• K8s master：分为控制和存储；控制层启动 Flink 任务 APP，做任务持久化操作，存储将信息存储到 ETCD，最终启动 Flink 的主节点。

• Flink：

Dispatcher：提交作业，实现 rest 服务；

Resource Manager：作为统一资源调度，分为 Yarn 的 Resoure Manager 和 K8s 的 Resource Manager，负责实现不同资源的调度管理；

JobMaster：负责 job 的具体执行，同时向 Resource Manager 申请资源，并将作业部署到 Flink 的 task Manager上，然后通过 task Executor 执行节点任务；

LogService: 提供日志采集与查询服务；

MeticReporter：系统指标实时监控；

Ingress&service: 对外提供 Flink 服务；

Kwaistore：负责存储作业状态和数据。

（2）运行模式

运行模式分为三种：

• session 模式：常驻集群，做长轮询监听新任务，执行新任务。这种模式下一个session 会有多个作业，会存在隔离性安全问题.

• perJob 模式：单作业模式，胖客户端模式，隔离性较好。在快手中，主要以这种模式为主。

• application 模式：单作业模式，瘦客户端模式，将启动压力分散到集群上，客户端压力较小。在项目前期，功能不完善，比如一些自定义 UDF 和 jar 包的加载出现问题，后期逐渐完善。

实现方式：

对Flink进行改造，将1.10和1.17做封装。将使用 Flink 1.10的作业进行适配。同时也对  Flink 1.17进行封装。适配之后，用户看到的都是类似 perJob 的单作业模式。在此基础上，扩展资源管理能力，做到 native 的作业可以按需申请资源，以及资源快速分配；在性能方面，支持 K8s 上万 pod 快速启动；在稳定性方面，通过 metric 指标做到可观测性，同时提供日志服务，方便系统问题排查。

（3）可观察测性

可观测性对系统至关重要，Flink 通过 metric 获取 Flink 吞吐量、内存、CPU 和checkpoint 等信息，但是 K8s metric 存在以下问题：

• Flink on K8s 以 pod 为粒度汇报 metric 资源，连接数过多，容易把 metric 系统打爆。

• K8s Prometheus 监控在海量 metric 存在性能问题，扩展性差。

• 另外还需要考虑如何跟之前的 metric 处理保持兼容。在当前的系统中既有 Yarn 又有 K8s，在为用户提供统一视图的情况下，保持两者兼容。

具体实现如下：

Flink on k8s 通过 KafkaGateWay 服务来进行局部的 metric 汇总，从而减少与 Kafka 的连接总数。那么 yarn 和 k8s 这二者的 metric 是如何做到统一的呢？Yarn 的监控视图是以机器为粒度做了 local 的聚合，然后发到 Kafka。K8s 在 kafka 和 flink 之间做了一层缓冲和聚合，然后再将 metric 发送给 Kafka。至此，metric 都统一汇总到了kafka，后面再去接统一的 OLAP 引擎和 grafana 进行分析和展示。

（4）问题排查

问题排查最重要的一环是查看日志，在 K8s 中，存在以下几个问题：1.pod 结束之后，日志也会随着 pod 消失，导致作业结束之后无法查看日志；2.pod 自身问题的诊断，比如 pod 没有启动起来。

我们的解决方法为：

在每台机器上面部署一个日志服务，将日志和 pod 解绑，将日志写到 hostPath，然后由 K8s 统一进行管理。通过搭建的 webservice 访问机器上的日志。对于用户高优或者个性化的需求，采集到 ES 上。另外对 K8s 的 event 进行简化，通过日志服务暴露给用户。通过以上方式，用户自己可以查看日志，定位问题。

（5）测试

• 集成测试：各个组件集成，进行端到端测试，保障整体功能完善。
• 故障测试：分成3个方面：1. Flink 自身测试，包括 Flink job master 的 failover，Flink slave 的 failover，Flink task 的 failover，确保这些在 K8s 环境下能正常恢复；2. K8s 发生异常对系统的影响，包括 ETCD 存储异常，Kubelet 异常，master 节点异常等；3. 集群硬件异常，包括机器假死，磁盘故障，网络异常，确保在这些情况下，Flink 能正常恢复。
• 性能测试：1. Flink 自身性能测试，确保在K8s虚拟化环境下，与在主机环境下的性能基本持平；2. K8s 的 apiserver 的性能问题，在大集群环境下，K8s 主节点会有较大的负载出现，确保在高负荷情况下，对系统的影响最小；3. K8s 调度优化，确保服务具有 AZ 逃生能力，在分钟级别情况下能调度起上10万的 pod。
•  回归测试：将日常使用的 case 进行梳理，在搭建新环境之后，能做全量的测试，保障系统稳定。

03

迁移实践

接下来介绍迁移的工作。主要包括四大痛点，在用户层面，针对单 job 要做到无缝迁移；作业量比较多的场景下，要为用户提供批量迁移工具，做到批量迁移；在迁移的过程中，做作业健康的检查，对于不健康的作业实现一键回滚；资源这块，需要做到资源的快速置换和调配。

1.用户迁移

将用户的配置做拆分，分为常规配置和集群配置。集群的配置在作业启动的时候自动生成，用户只需要指定是 Yarn 或者 K8s，在提交的时候自动生成相适应的配置，提交到相应的集群。做到 Yarn 和 K8s 的无缝迁移，屏蔽底层集群配置，使得用户学习成本最小。

2.批量迁移

将 Flink 队列作为批量迁移基本单位，迁移过程优先选择低优先级或者拓扑结构简单的作业，等这些作业没有问题之后，再选择高优和拓扑比较复杂的作业。然后给用户提供批量迁移工具，用户只需要指定目标集群是 k8s 即可，Flink 平台会在 Yarn 上生成快照，并从 k8s 上恢复，做到状态不丢不重。之后对作业进行健康监控，如果作业有问题，可以实现一键回滚操作。确保整个迁移过程全自动化，用户不需要介入。

3.作业健康度

对 Flink 每个作业指标建模，将关键指标汇总，然后按照0-10分对这些指标进行打分，对于不健康的作业，可以使用一键回滚，也可能通过指标分析出作业的问题所在。

• Flink 自身指标，比如 Flink 延时，快照成功率；

•  性能指标，GC 实践，CPU 使用率，如果指标异常，需要用户进行资源调整；

• 反压率，在流式计算中出现背压，说明作业处理有问题；

•  数据倾斜率，水平差，综合反应作业健康程度；

•  提供接口，用户自定义接口指标。

4.资源收益

• 人力成本收益，将资源的底层配置统一化，减少了资源配置和迁移实践，降低了运维成本。

• 避免机器长时间闲置，提高了固定资产的使用效率。

04

未来改造

未来工作主要包括以下几大部分：

• 存算分离：1.底层用 Kwaistore，目前支持存算分离，接下来会整合 flink，支持超大状态；2.去掉 Flink 的快照，由于 Kwaistore 已经具备持久化的功能，我们可以直接将 state 存储到上面，而不用周期性的往外部共享存储写快照。

• 资源管理：建设优先级抢占机制，不同的作业有不同的级别，比如 P0、P1 级别作业有 AZ 逃生能力, P2 是重要作业，P3 是低优先级作业，不同作业有不同的资源保障等级。在离线混部，将在线业务和离线任务混合混部到相同物理资源上，通过资源隔离、调度等控制手段 , 充分使用资源，同时保证服务的稳定性，提供资源利用，起到降本增效的效果。

• Runtime adaption：提供动态扩容，以及算子的动态增删，实现运维更轻量级操作，降低成本和负担。

• 统一生态：将实时、近实时、批处理作业都统一到 K8s；另外与 Runtime adaption 结合，提高系统服务化能力。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。

分享嘉宾

INTRODUCTION

刘建刚

快手

技术专家

毕业于北航，先后任职于搜狗、百度，于2018年加入快手并推动 Flink 在快手的深度改造和生产可用。

资料领取

优质文章

往期推荐

点个在看你最好看