Flink 反压 浅入浅出
前言
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最近一直在迁移Flink相关的工程，期间也踩了些坑，checkpoint和反压是其中的一个。
敖丙太菜了，Flink都不会，只能我自己来了。看敖丙只能图一乐，学技术还是得看三歪
平时敖丙黑我都没啥水平，拿点简单的东西来就说我不会。我是敖丙的头号黑粉
今天来分享一下 Flink的checkpoint机制和背压原理，我相信通过这篇文章，大家在玩Flink的时候可以更加深刻地了解Checkpoint是怎么实现的，并且在设置相关参数以及使用的时候可以更加地得心应手。
上一篇已经写过Flink的入门教程了，如果还不了解Flink的同学可以先去看看：《Flink入门教程》
前排提醒，本文基于Flink 1.7
《浅入浅出学习Flink的背压知识》
开胃菜
在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前，我们先来看下checkpoint和背压的相关基础，有助于后面的理解。
作为用户，我们写好Flink的程序，上管理平台提交，Flink就跑起来了(只要程序代码没有问题），细节对用户都是屏蔽的。
实际上大致的流程是这样的：
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Flink会根据我们所写代码，会生成一个StreamGraph的图出来，来代表我们所写程序的拓扑结构。 -
然后在提交的之前会将
StreamGraph这个图优化一把(可以合并的任务进行合并），变成JobGraph -
将
JobGraph提交给JobManager -
JobManager收到之后JobGraph之后会根据JobGraph生成ExecutionGraph（ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本） -
TaskManager接收到任务之后会将ExecutionGraph生成为真正的物理执行图
可以看到物理执行图真正运行在TaskManager上Transform和Sink之间都会有ResultPartition和InputGate这俩个组件，ResultPartition用来发送数据，而InputGate用来接收数据。
屏蔽掉这些Graph，可以发现Flink的架构是：Client->JobManager->TaskManager
从名字就可以看出，JobManager是干「管理」，而TaskManager是真正干活的。回到我们今天的主题，checkpoint就是由JobManager发出。
而Flink本身就是有状态的，Flink可以让你选择执行过程中的数据保存在哪里，目前有三个地方，在Flink的角度称作State Backends：
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MemoryStateBackend（内存）
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FsStateBackend（文件系统，一般是HSFS）
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RocksDBStateBackend（RocksDB数据库）
同样的，checkpoint信息也是保存在State Backends上
耗子屎
最近在Storm迁移Flink的时候遇到个问题，我来简单描述一下背景。
我们从各个数据源从清洗出数据，借助Flink清洗，组装成一个宽模型，最后交由kylin做近实时数据统计和展示，供运营实时查看。
迁移的过程中，发现订单的topic消费延迟了好久，初步怀疑是因为订单上游的并发度不够所影响的，所以调整了两端的并行度重新发布一把。
发布的过程中，系统起来以后，再去看topic 消费延迟的监控，就懵逼了。什么？怎么这么久了啊？丝毫没有降下去的意思。
这时候只能找组内的大神去寻求帮忙了，他排查一番后表示：这checkpoint一直没做上，都堵住了，重新发布的时候只会在上一次checkpoint开始，由于checkpoint长时间没完成掉，所以重新发布数据量会很大。这没啥好办法了，只能在这个堵住的环节下扔掉吧，估计是业务逻辑出了问题。
画外音：接收到订单的数据，会去溯源点击，判断该订单从哪个业务来，经过了哪些的业务，最终是哪块业务致使该订单成交。
画外音：外部真正使用时，依赖「订单结果HBase」数据
我们认为点击的数据有可能会比订单的数据处理要慢一会，所以找不到的数据会间隔一段时间轮询，又因为Flink提供State「状态」 和checkpoint机制，我们把找不到的数据放入ListState按一定的时间轮询就好了（即便系统由于重启或其他原因挂了，也不会把数据丢了）。
理论上只要没问题，这套方案是可行的。但现在结果告诉我们：订单数据报来了以后，一小批量数据一直在「订单结果HBase」没找到数据，就放置到ListState上，然后来一条数据就去遍历ListState。导致的后果就是：
-
数据消费不过来，形成反压
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checkpoint一直没成功
当时处理的方式就是把ListState清空掉，暂时丢掉这一部分的数据，让数据追上进度。
后来排查后发现是上游在消息报字段上做了「手脚」，解析失败导致点击丢失，造成这一连锁的后果。
排查问题的关键是理解Flink的反压和checkpoint的原理是什么样的，下面我来讲述一下。
反压
反压backpressure是流式计算中很常见的问题。它意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上「上游」发送数据的速率，上游需要进行限速
上面的图代表了是反压极简的状态，说白了就是：下游处理不过来了，上游得慢点，要堵了！
最令人好奇的是：“下游是怎么通知上游要发慢点的呢？”
在前面Flink的基础知识讲解，我们可以看到ResultPartition用来发送数据，InputGate用来接收数据。
而Flink在一个TaskManager内部读写数据的时候，会有一个BufferPool（缓冲池）供该TaskManager读写使用（一个TaskManager共用一个BufferPool），每个读写ResultPartition/InputGate都会去申请自己的LocalBuffer
以上图为例，假设下游处理不过来，那InputGate的LocalBuffer是不是被填满了？填满了以后，ResultPartition是不是没办法往InputGate发了？而ResultPartition没法发的话，它自己本身的LocalBuffer 也迟早被填满，那是不是依照这个逻辑，一直到Source就不会拉数据了...
这个过程就犹如InputGate/ResultPartition都开了自己的有界阻塞队列，反正“我”就只能处理这么多，往我这里发，我满了就堵住呗，形成连锁反应一直堵到源头上...
上面是只有一个TaskManager的情况下的反压，那多个TaskManager呢？（毕竟我们很多时候都是有多个TaskManager在为我们工作的）
我们再看回Flink通信的总体数据流向架构图：
从图上可以清洗地发现：远程通信用的Netty，底层是TCP Socket来实现的。
所以，从宏观的角度看，多个TaskManager只不过多了两个Buffer（缓冲区）。
按照上面的思路，只要InputGate的LocalBuffer被打满，Netty Buffer也迟早被打满，而Socket Buffer同样迟早也会被打满（TCP 本身就带有流量控制），再反馈到ResultPartition上，数据又又又发不出去了...导致整条数据链路都存在反压的现象。
现在问题又来了，一个TaskManager的task可是有很多的，它们都共用一个TCP Buffer/Buffer Pool，那只要其中一个task的链路存在问题，那不导致整个TaskManager跟着遭殃？
在Flink 1.5版本之前，确实会有这个问题。而在Flink 1.5版本之后则引入了credit机制。
从上面我们看到的Flink所实现的反压，宏观上就是直接依赖各个Buffer是否满了，如果满了则无法写入/读取导致连锁反应，直至Source端。
而credit机制，实际上可以简单理解为以「更细粒度」去做流量控制：每次InputGate会告诉ResultPartition自己还有多少的空闲量可以接收，让ResultPartition看着发。如果InputGate告诉ResultPartition已经没有空闲量了，那ResultPartition就不发了。
那实际上是怎么实现的呢？撸源码！
在撸源码之前，我们再来看看下面物理执行图：实际上InPutGate下是InputChannel，ResultPartition下是ResultSubpartition（这些在源码中都有体现）。
InputGate(接收端处理反压)
我们先从接收端看起吧。Flink接收数据的方法在org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamInputProcessor#processInput
随后定位到处理反压的逻辑：
final BufferOrEvent bufferOrEvent = barrierHandler.getNextNonBlocked();
进去getNextNonBlocked()方法看（选择的是BarrierBuffer实现）：
我们就直接看null的情况，看下从初始化阶段开始是怎么搞的，进去getNextBufferOrEvent()
进去方法里面看到两个比较重要的调用：
requestPartitions();
result = currentChannel.getNextBuffer();
先从requestPartitions()看起吧，发现里边套了一层（从InputChannel下获取到subPartition）：
于是再进requestSubpartition()（看RemoteInputChannel的实现吧）
在这里看起来就是创建Client端，然后接收上游发送过来的数据：
先看看client端的创建姿势吧，进createPartitionRequestClient()方法看看（我们看Netty的实现）。
点了两层，我们会进到createPartitionRequestClient()方法，看源码注释就可以清晰发现，这会创建TCP连接并且创建出Client供我们使用
我们还是看null的情况，于是定位到这里：
进去connect()方法看看：
我们就看看具体生成逻辑的实现吧，所以进到getClientChannelHandlers上
意外发现源码还有个通信简要流程图给我们看（哈哈哈）：
好了，来看看getClientChannelHandlers方法吧，这个方法不长，主要判断了下要生成的client是否开启creditBased机制：
public ChannelHandler[] getClientChannelHandlers() {
NetworkClientHandler networkClientHandler =
creditBasedEnabled ? new CreditBasedPartitionRequestClientHandler() :
new PartitionRequestClientHandler();
return new ChannelHandler[] {
messageEncoder,
new NettyMessage.NettyMessageDecoder(!creditBasedEnabled),
networkClientHandler};
}
于是我们的networkClientHandler实例是CreditBasedPartitionRequestClientHandler
到这里，我们暂且就认为Client端已经生成完了，再退回去getNextBufferOrEvent()这个方法，requestPartitions()方法是生成接收数据的Client端，具体的实例是CreditBasedPartitionRequestClientHandler
下面我们进getNextBuffer()看看接收数据具体是怎么处理的:
拿到数据后，就会开始执行我们用户的代码了调用process方法了（这里我们先不看了）。还是回到反压的逻辑上，我们好像还没看到反压的逻辑在哪里。重点就是receivedBuffers这里，是谁塞进去的呢？
于是我们回看到Client具体的实例CreditBasedPartitionRequestClientHandler，打开方法列表一看，感觉就是ChannelRead()没错了：
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
try {
decodeMsg(msg);
} catch (Throwable t) {
notifyAllChannelsOfErrorAndClose(t);
}
}
跟着decodeMsg继续往下走吧：
继续下到decodeBufferOrEvent()
继续下到onBuffer：
所以我们往onSenderBacklog上看看：
最后调用notifyCreditAvailable将Credit往上游发送：
public void notifyCreditAvailable(final RemoteInputChannel inputChannel) {
ctx.executor().execute(() -> ctx.pipeline().fireUserEventTriggered(inputChannel));
}
最后再画张图来理解一把（关键链路）：
ResultPartition(发送端处理反压)
发送端我们从org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner#startTaskManager开始看起
于是我们进去看fromConfiguration()
进去start()去看，随后进入connectionManager.start()（还是看Netty的实例）：
image-20201206141859451
进去看service.init()方法做了什么（又看到熟悉的身影）：
好了，我们再进去getServerChannelHandlers()看看吧：
有了上面经验的我们，直接进去看看它的方法，没错，又是channnelRead，只是这次是channelRead0。
ok，我们进去addCredit()看看：
reader.addCredit(credit)只是更新了下数量
public void addCredit(int creditDeltas) {
numCreditsAvailable += creditDeltas;
}
重点我们看下enqueueAvailableReader() 方法，而enqueueAvailableReader()的重点就是判断Credit是否足够发送
isAvailable的实现也很简单，就是判断Credit是否大于0且有真实数据可发
而writeAndFlushNextMessageIfPossible实际上就是往下游发送数据：
拿数据的时候会判断Credit是否足够，不足够抛异常：
再画张图来简单理解一下：
背压总结
「下游」的处理速度跟不上「上游」的发送速度，从而降低了处理速度，看似是很美好的（毕竟看起来就是帮助我们限流了）。
但在Flink里，背压再加上Checkponit机制，很有可能导致State状态一直变大，拖慢完成checkpoint速度甚至超时失败。
当checkpoint处理速度延迟时，会加剧背压的情况（很可能大多数时间都在处理checkpoint了）。
当checkpoint做不上时，意味着重启Flink应用就会从上一次完成checkpoint重新执行（...
举个我真实遇到的例子：
我有一个
Flink任务，我只给了它一台TaskManager去执行任务，在更新DB的时候发现会有并发的问题。只有一台
TaskManager定位问题很简单，稍微定位了下判断：我更新DB的Sink 并行度调高了。如果Sink的并行度设置为1，那肯定没有并发的问题，但这样处理起来太慢了。
于是我就在Sink之前根据
userId进行keyBy（相同的userId都由同一个Thread处理，那这样就没并发的问题了）
看似很美好，但userId存在热点数据的问题，导致下游数据处理形成反压。原本一次checkpoint执行只需要30~40ms，反压后一次checkpoint需要2min+。
checkpoint执行间隔相对频繁（6s/次），执行时间2min+，最终导致数据一直处理不过来，整条链路的消费速度从原来的3000qps到背压后的300qps，一直堵住（程序没问题，就是处理速度大大下降，影响到数据的最终产出）。
最后
本来想着这篇文章把反压和Checkpoint都一起写了，但写着写着发现有点长了，那checkpoint开下一篇吧。
相信我，只要你用到Flink，迟早会遇到这种问题的，现在可能有的同学还没看懂，没关系，先点个赞👍，收藏起来，后面就用得上了。
参考资料：
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