摘要

随着任务数量、任务类型需求不断增长，对我们的数据开发平台提出了更高的要求。本文主要分享我们将调度引擎升级到 Apache DolphinScheduler 的实践经验，以及对数据开发平台的一些思考。

1. 背景 =====

首先介绍下我们的大数据平台架构：

数据计算层承接了全公司的数据开发需求，负责运行各类指标计算任务。

其中批计算任务运行在 UDA 数据开发平台，支持任务全链路的开发场景：开发、调试、环境隔离、运维、监控。这些功能的支持、任务的稳定运行，强依赖底层的调度系统。

原有调度系统是 2015 年 (抑或更早) 自研的，随着任务类型新增、任务数量增多，暴露出诸多问题：

1. 稳定性：频繁出现 mysql 连接不释放、锁超时等问题；数据库压力进一步导致调度性能瓶颈，任务无法及时调度。
2. 可维护性：核心调度器通过 php 开发，代码古老又经历多次交接，外围模块实现时采用了 go java python 多种语言；再加上功能上也存在单点，维护成本很高。
3. 扩展性：业务高速发展，不同任务类型需求越来越多，但是调度作为底层服务在支撑上一直力不从心。
4. 可观测性：由于是定时nohup启动任务进程的方式，经常出现任务跑飞了的情况，系统暴露出来的可观测指标几乎为 0。

对调度系统的核心诉求，我觉得分为功能和系统两部分：

功能上，调度系统的核心能力是解决数仓构建的依赖调度问题，因此需要支持多种依赖形式；支持丰富的任务类型，同时可扩展自定义新的任务类型。以及上线管控、历史版本回滚、任务血缘等提高易用性的能力。

系统上，稳定性是第一位的，因此需要具备高可用的能力。同时支持租户隔离、线性扩展、可观测，以方便的对系统进行开发、维护和预警。

历史上我们调研过Airflow、DolphinScheduler 等多种选型，在过去大概一年的时间里，我们将大部分任务从自研调度系统迁移到了 DolphinScheduler 上。

当前调度系统概况如下：

1. 任务类型上：HiveSQL、SparkSQL、DorisSQL、PrestoSQL、部分 shell 任务，均通过 DolphinScheduler 调度；遗留部分 shell 任务在原调度系统。

2. 任务数量上：DolphinScheduler 天级别调度数万工作流实例，数十万任务实例，高峰时期同时运行 4K+ 工作流实例。迁移完成后，预计工作流实例实例数翻倍。

3. 数据开发平台实践 ===========

2.1. 基于 DolphinScheduler 的改造

对 DolphinScheduler 的改造围绕稳定性和易用性展开，对于原有调度系统设计良好的功能，需要兼容以降低任务迁移成本。

我们基于 DolphinScheduler 做了如下升级：

由于 DolphinScheduler 的架构设计比较好，优化基本上可以围绕单点或者复用现有能力展开，而无需对架构进行大刀阔斧的改造。

我们的 SQL 任务都是多个 SQL 组成，但是原生的 SQL 任务只能提交单个。为了确保系统简洁，我没有引入各类 client(hive-client、spark-client 等)，而是通过 SQL 解析、连接池管理方式重构等方式，通过 JDBC 协议支持了单任务多 SQL 的提交。

同时充分复用了 DolphinScheduler 对于数据源的设计，赋予数据源更多的属性，比如连接不同的 HiveServer2、Kyubbi、Presto Coordinator 等，对于计算运行在 Yarn 上的任务，单个数据源也只允许使用单个队列。对数据源增加权限控制，这样不同任务就只能使用有权限的集群资源。

我们将资源文件、DQL运行的结果数据，都统一上传到了腾讯云的 COS 对象存储，以确保做到 Worker 真正的无状态。(注：日志上传进行中)

此外包括对负载均衡进行优化、多业务线的租户调度隔离、数据库使用优化等。

2.2. 平滑的大规模迁移

尽管两个调度系统，在功能以及架构上存在巨大差异，但是需要做到平滑的迁移，主要三个原因：

1. 原有调度系统服务多年，用户对于功能设计、系统专有字段名词等都已经养成习惯
2. 2W+ 工作流的迁移预计耗时较久，涵盖公司众多重要数据流，问题影响程度高
3. 用户覆盖了公司众多业务线 (平台、直播课、硬件、图书)，问题影响面广

如此大规模的迁移我们做到了对用户几乎无感知，主要依赖新旧调度系统的打通和 DIFF。

接下来介绍下具体是怎么做的。

2.2.1. 新旧调度系统打通

任务迁移阶段，一部分任务运行在新的调度系统上，一部分运行在原有调度系统上，就需要解决两个问题：

1. 用户能够查看所有任务实例的运行情况，包括一些内部已经习惯的调度名词 (run_index、result_ftp、log_ftp、csv_result_path 等)，这部分信息在 DolphinScheduler 调度里显然没有
2. 任务和任务之间有依赖关系，两个系统间调度任务时，也需要查询对方系统调度的任务实例状态，用于判断当前任务依赖是否就绪。

因此，我们在迁移阶段，架构是这样：

核心设计有两处。

首先任务实例状态统一到原调度系统数据库，对平台而言：

1. 查询方式、字段、API 跟之前一致
2. 任务更新时，如果该任务已经迁移到了新调度系统，则同时更新 DolphinScheduler 里的工作流定义

因此平台在使用上，对用户没有感知。

其次我们修改了 DolphinScheduler DependentTaskProcessor 的代码，支持查询 DolphinScheduler 及原有调度系统的任务实例状态。这样 DolphinScheduler 调度的任务，就可以自由依赖两个调度系统的任务实例了。

因此在调度能力上，也做到了对用户没有感知。

上述架构，未来在迁移完成后，就可以仅通过 UDA-API + DolphinScheduler 提供完整的调度能力了。

同时，我们在配置依赖的易用性上也做了优化，历史上支持了多种依赖方式：文件依赖、任务依赖、hql依赖、prestosql 依赖等。后两者都需要用户手动配置查询对应表，我们都优化为了表依赖。平台解析用户的 sql，针对读取的表，自动添加对应的依赖。既提高了易用性，也对用户屏蔽了底层具体表存储类型 (Hive/Presto/Iceberg/...) 的细节：

对任务依赖，也支持了全局搜索、偏移量、偏移单位以进一步提高易用性。

2.2.2. 新旧调度系统 DIFF

其次是新旧调度系统的 DIFF.

作为基础平台，服务的业务线众多，再加上 YARN 资源极其紧张，因此我们对调度系统的稳定性要求很高。为了确保迁移顺利，专门基于 DolphinScheduler DryRun 的能力做了一版定制：

所谓镜像任务，是指我们在迁移新调度之前，会先在 DolphinScheduler 镜像一份完全相同的任务，任务同样经过变量替换等操作，只是该任务标记了不真正执行。

这样我们就可以比较两个系统间的 DIFF，主要包括：

• 调度时间是否基本一致：用于验证依赖配置、定时设置等的兼容性
• SQL 是否完全一致：验证变量替换、SQL 屏蔽、队列配置后，真正提交的 SQL 是否完全相同

经过上述空跑观察一段时间，确保无 diff 后，线上任务就真正迁移到新的调度引擎上了。

2.2.3. 系统的可观测性

在有限的时间里，我们做了上述准备，但是仍然不够充分。

系统需要具备良好的可观测性，DolphinScheduler 对外提供了 Prometheus 格式的基础指标。我们增加了一些高优指标，同时转化为 Falcon 格式对接到公司内部的监控系统。

通过监控大盘来查看调度系统的健康状况，并针对不同级别的指标和阈值，配置电话 / 钉钉报警：

可观测性提高后，分析问题的人力成本也得到控制，例如对于这种曲线:

容易观察到在非工作时间曲线值基本为 0，因此就能判断指标异常 (=1) 很可能是用户修改后触发的，相比之前出现问题只能靠猜和逐台机器登录分析日志的方式，通过 metrics 分析能够更早发现和预警问题。

在迁移启动后，对于 misfire、worker 线程池饱和度、连接池饱和度、io-util、overload 等指标，都重点关注和评估，以确保迁移顺利。

2.3. 迁移收益

目前迁移已经进行了一大半，我们针对新旧调度系统的数据库以及调度机资源使用做了对比：

1. 数据库：

   1. QPS: 10000+ -> 500

   2. 负载：4.0 -> 1.0

2. 资源使用降低 65%

我们在迁移过程中，通过 DolphinScheduler 以极低的开发成本支持了 SparkSQL、DorisSQL，以及高版本 PrestoSQL 这类业务新的调度需求。

功能上的其他对比：

3. 未来规划 =======

4. 例行任务、调试能力全部迁移 DolphinScheduler，沉淀线上操作SOP

5. 结合社区的容器化进度，实现模块 K8S 部署。当前 API 模块已经在生产环境使用，Worker、Master 进行中

6. 全链路的一键数据回溯能力

7. 离线、实时平台打通

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