实时数仓不需要保障时效？

数据仓库与Python大数据 2022-11-29

The following article is from 大数据羊说 Author antigeneral了呀

❝
Realtime is Future！
❞

通过本文你可以 get 到：

起因篇-为什么要做数据时效保障
定义篇-数据时效保障包含哪些内容
目标篇-时效性监控以及保障的目标
机制篇-怎么去做数据时效监控以及保障
效果篇-上述机制帮助用户暴露出过什么问题
现状以及展望篇

1.序篇

所有的数据建设都是为了用户更快、更方便、更放心的使用数据。

在用户使用实时数据的过程中，最影响用户体感的指标有两个：

数据质量：实时数据产出的准确性。举个例子：实时数据在某些场景下不能保障端到端 exactly-once，因此实时与离线相同口径的数据会有 diff。而 1% 和 0.01% 的 diff 给用户的体验是完全不同的。
数据时效：实时数据产出的及时性。举个例子：延迟 1min 和延迟 1ms 的用户体验也是完全不同的。

而本文主要对数据时效保障进行解读。

懒癌患者福利，先说本文结论，通过以下两个指标就已经能监控和判定 90% 数据延迟、乱序问题了。

「数据延迟监控：flink 消费上游的 lag（比如看消费 kafka lag 情况）」
「数据乱序监控：Task/Operator numLateRecordsDropped^[1] 可以得到由于乱序导致窗口的丢数情况。」

2.起因篇-为什么要做数据时效保障

要做一个东西时，我们首要分析的就是用户的痛点是什么，用户想要什么。从以下两个方面的分析入手。

业务侧：首先从正向结果来看，业务侧能拿到第一手准确的实时数据，就能根据准确，快速的数据做出业务策略调整，扩大收益。但是正向结果是我们预期的目标，开发所要做的就是解决达成预期目标过程中的各种不稳定因素，这些不稳定因素就是负向结果。从负向结果看，一旦出现数据产出延迟，数据不准，就有可能让业务错失一个热点，产生巨大损失，两者之间的关系如下图；因此从保障层面出发，这就要求更低的数据延迟、更小的数据乱序（某些对于数据乱序敏感的任务，产出的数据质量强依赖数据乱序情况）

数据加工链路侧：从调研数据源阶段角度出发，DE 需要确定某些原始数据的延迟和乱序情况，确定数据源可用性，从而进行定制化的处理和优化；从保障数据汇结果时效性出发，某些实时数据加工链路是很长的，ods -> dwd -> dws -> ads，当数据产出延迟时，DE 需要快速定位到问题任务进行处理，如下图。数据加工时延越小，数据的乱序情况越小，说明整条处理链路的稳定性也越好，也就有能力提供更高的 SLA 保障；从以上角度出发，也需要我们对整个生产链路的数据延迟、乱序情况有一个全局视角的掌握。

「结论：数据时效保障就是对数据产出延迟、数据乱序的监控报警能力的构建、保障方案规范化的建设。」

3.定义篇-数据时效保障包含哪些内容

如上节场景分析，实时数据时效保障可分为两部分：

数据时延监控、报警、保障：衡量实时数据产出的延迟情况，设定报警阈值，超过阈值触发报警。并且需要对数据产出延迟有一个全链路的视角，保障数据产出延迟在预期范围内；
数据乱序监控、报警、保障：乱序是实时任务处理中要关注的一个重要指标，如果数据源乱序非常严重的话，会影响窗口类任务产出的实时数据质量，所以我们也需要对齐进行监控以及保障。

❝
Notes: 乱序的本质其实就是数据的延迟。乱序是一种特殊的延迟，数据延迟导致的一种结果。
❞

4.目标篇-时效性监控以及保障的目标

探查：了解数据源的延迟、乱序情况。针对数据源的延迟、乱序情况可以针对性优化。也对此能提出合理的 SLA 保障；
监控：针对具体延迟、乱序严重程度设定报警阈值，让开发可以快速感知问题；
定位：根据延迟、乱序报警快速定位数据延迟、乱序导致的质量问题；
恢复：问题解决完成之后，可以根据监控查看到实际的效果；

5.机制篇-怎么去做数据时效监控以及保障

接下来我们「对症（延迟、乱序情况）下药（监控、报警、保障措施）」，先分析在数据生产、传输、加工的过程中哪些环节会导致数据的延迟以及乱序。

通过分析上述数据生产、传输、加工链路之后，我们可以发现能从「数据源、数据处理任务」两个不同的维度去分析会导致延迟、乱序的原因。

「数据源延迟乱序」：属于数据源本身的属性，和下游消费的任务无关。

「数据加工延迟乱序」：这是和具体的任务绑定。

其对应关系如下。

维度	数据源视角（与具体任务无关）	数据处理任务视角（与具体任务绑定）
延迟	源日志上报的延迟	数据加工过程导致的延迟
乱序	源日志上报的乱序	数据加工过程中 shuffle 导致的乱序

5.1.数据时延监控

5.1.1.整体时延

整体时延可以从以下两个角度出发进行计算。

用户视角：只关心最终产出结果时延
开发视角：需要关心整个链路处理时延

5.1.2.结果时延监控

5.1.2.1.监控指标以及报警机制

从用户体验角度直观的反映出数据的整体时延情况。

「监控方式」：有数据时效监控中心提供延迟监控 sdk。在看板的 web server 侧将数据时延上报到延迟监控 sdk 中。
「监控指标」：计算 web-server-system-current-timestamp - message-event-timestamp 计算 P99 等指标。
「监控方式优点」：能从用户体感角度出发，准确的刻画时延情况。
「监控方式缺点」：对 web server 有埋点侵入性。
「报警机制」：定时（比如 1min/次） check 监控指标的 P99 指标。
「报警阈值」：判断监控指标的 P99 指标是否超过某个阈值（比如 5 min）。
「报警接收人」：报警反馈给任务链路负责人。

5.1.3.链路时延监控

5.1.3.1.数据源时延

❝
这个时延和处理任务无关，单纯从指数据本身的属性，数据本身上报就存在的时延。
❞

举例：从用户发生消费事件一直到日志进入数据源存储引擎中（比如 kafka），这期间存在的时延。

5.1.3.1.1.监控指标以及报警机制

「监控方式」：单独有一个任务消费并处理数据源。需要保障这个任务任何时刻都不能有 lag，才能刻画出一个准确的数据源时延情况。
「监控指标」：使用 system-current-timestamp - message-event-timestamp P99 等指标。
「监控方式优点」：「在数据源角度」能准确的刻画出数据源事件时间时延情况。
「监控方式缺点」：为了监控数据源乱序情况，需要单独启动一个任务耗费资源。不建议这种方式进行，如果要做，可以进行采样。而且会侵入用户代码，需要用户指定时间戳。
「报警机制」：定时（比如 1min/次） check 监控指标的 P99 指标。
「报警阈值」：判断监控指标的 P99 指标是否超过某个阈值（比如 5 min）。
「报警接收人」：报警反馈给任务链路负责人。

上面这种方式是站在数据源视角去精准的衡量出数据延迟情况的，但是很多时候我们只需要在下游任务视角去做这件事会更方便。比如：

「监控方式」：在下游任务处处理数据源时记录数据延迟情况。
「监控指标」：使用任务本地 system-current-timestamp - message-event-timestamp P99 等指标。
「监控方式优点」：节约资源。
「监控方式缺点」：一旦下游任务消费有延迟，我们就不能准确的衡量出数据源的延迟情况了。而且会侵入用户代码，需要用户指定时间戳。
「报警机制」：定时（比如 1min/次） check 监控指标的 P99 指标。
「报警阈值」：判断监控指标的 P99 指标是否超过某个阈值（比如 180s）。
「报警接收人」：报警反馈给任务链路负责人。

❝
Notes：这里衍生出一个问题，客户端日志数据一般会有以下两种时间戳：
客户端时间戳：用户在客户端操作时的时间戳
服务端时间戳：客户端日志上报到服务端时，日志 server 打上的本地时间戳
因为客户端的软件版本、网络环境、机型、地区的不同，会导致上报的日志「客户端时间戳」（用户操作时间戳）的准确性参差不齐（你可能会发现有历史、未来的时间戳）。因此事件时间都采用服务端时间戳（日志上报到服务端时，服务端的本地时间戳）来避免这种问题。
当我们采用服务端时间戳时，就基本会发现数据源的时延几乎为 0，因为数据处理链路和日志 server 都是 server 端，因此其之间的数据时延是非常小的，几乎可以忽略不计。
❞

5.1.3.2.数据加工时延

用于衡量实时任务处理链路的时延。定位链路瓶颈问题。

5.1.3.2.1.监控指标以及报警机制

第一个就是 flink 消费数据源的延迟。比如 flink 任务性能不足，产生反压就会有大量 lag。

「监控方式」：在下游任务处处理数据源时记录数据延迟情况。
「监控指标」：使用任务本地 system-current-timestamp - kafka-timestamp P99 等指标。
「监控方式优点」：不侵入用户代码。
「监控方式缺点」：可以衡量出任务消费时延情况。
「报警机制」：定时（比如 1min/次） check 监控指标的 P99 指标。
「报警阈值」：判断监控指标的 P99 指标是否超过某个阈值（常用 180s）。
「报警接收人」：报警反馈给任务链路负责人。

第二部分就是 flink 整个处理过程中的延迟情况。

「监控方式」：flink 本身自带有 latency marker 机制（详见 flink latency marker）。
「监控指标」：flink latency marker 官方文档。
「监控方式优点」：「在下游消费任务的角度」准确的刻画出整个 flink 任务加工时延。
「监控方式缺点」：这个机制会有性能损耗，官方建议只在测试阶段进行使用。这其实已经足够，因为我们在测试阶段就可以基本测试出，flink 任务处理计算的耗时情况。

5.2.数据乱序监控

数据乱序监控主要是用来监控数据源、处理任务过程中操作的乱序对产出数据的影响。

5.2.1.数据源乱序

指数据本身就存在的乱序，比如客户端网络上报存在的乱序，有的用户在偏远网络较差的地区，所以上报可能就会比很多用户延迟很多，这就造成了数据的乱序。

5.2.1.1.监控指标以及报警机制

「监控方式」：单独有一个任务消费并处理数据源。需要保障这个任务任何时刻都不能有 lag，才能刻画出一个准确的数据源时延情况。
「监控指标」：具体衡量乱序的指标类似于 watermark 分配方式。即为每一个 source consumer 维护一个 max(timestamp)，记为 max_ts，后续来的数据的时间戳记为 cur_tx，如果 cur_tx > max_ts，则说明没有乱序，设置 max_tx = cur_ts，如果出现 cur_ts < max_ts，则说明这条数据发生了乱序，计算出 abs(cur_ts - max_ts) 为具体乱序时长，最终计算乱序时长的 P99 等值。
「监控方式优点」：「在数据源角度」能准确的刻画出数据源事件时间乱序情况。
「监控方式缺点」：为了监控数据源乱序情况，需要单独启动一个任务耗费资源。不建议这种方式进行，如果要做，可以进行采样。
「报警机制」：定时（比如 1min/次） check 监控指标的 P99 指标。
「报警阈值」：判断监控指标的 P99 指标是否超过某个阈值（常用 180s）。
「报警接收人」：报警反馈给任务负责人。

上面这种方式是站在「数据源视」角去精准的衡量出数据乱序情况的，但是很多时候我们只需要在「下游任务视角」去做这件事会更方便。比如：

「监控方式」：在下游任务处处理数据源时记录数据乱序情况。
「监控指标」：衡量指标同上。

❝
Notes：虽然数据源可能有乱序，但是这个乱序经过 flink 的一些策略处理后，乱序对计算数据的影响就会被消除。比如用户设置 watermark 时调大 max-out-of-orderness 以及设置 allow-lateness 的处理之后就会解决。
❞

5.2.2.数据加工乱序

单个任务消费上游数据后，内部做一些 rebalance shuffle 操作导致或者加剧数据乱序的情况。从而会导致一些开窗类的任务出现丢数的情况，导致最后数据计算出现误差。

举例：

DataStream<Model> eventTimeResult = SourceFactory
        .getSourceDataStream(xxx)
        .uid("source")
        .rebalance() // 这里 rebalance 之后会加剧数据乱序，从而可能会导致后续事件时间窗口丢数
        .flatMap(xxx)
        .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Model>(Time.minutes(1L)) {
            @Override
            public long extractTimestamp(Model model) {
                return model.getServerTimestamp();
            }
        })
        .keyBy(KeySelectorFactory.getRemainderKeySelector(xxx))
        .timeWindow(Time.seconds(xxx))
        .process(xxx)
        .uid("process-event-time");