Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式

Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式 作者：个推数据研发工程师学长

1 业务背景

随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量的，可容错的流式数据处理，不仅可以实现用户行为分析，还能在金融、舆情分析、网络监控等方面发挥作用。个推开发者服务——消息推送“应景推送”正是应用了Spark Streaming技术，基于大数据分析人群属性，同时利用LBS地理围栏技术，实时触发精准消息推送，实现用户的精细化运营。此外，个推在应用Spark Streaming做实时处理kafka数据时，采用Direct模式代替Receiver模式的手段，实现了资源优化和程序稳定性提升。

本文将从Spark Streaming获取kafka数据的两种模式入手，结合个推实践，带你解读Receiver和Direct模式的原理和特点，以及从Receiver模式到Direct模式的优化对比。

2 两种模式的原理和区别

Receiver模式

1. Receiver模式下的运行架构

Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式

InputDStream: 从流数据源接收的输入数据。
Receiver：负责接收数据流，并将数据写到本地。
Streaming Context：代表SparkStreaming，负责Streaming层面的任务调度，生成jobs发送到Spark engine处理。
Spark Context: 代表Spark Core，负责批处理层面的任务调度，真正执行job的Spark engine。

2. Receiver从kafka拉取数据的过程

Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式该模式下：

在executor上会有receiver从kafka接收数据并存储在Spark executor中，在到了batch时间后触发job去处理接收到的数据，1个receiver占用1个core；
为了不丢数据需要开启WAL机制，这会将receiver接收到的数据写一份备份到第三方系统上（如：HDFS）；
receiver内部使用kafka High Level API去消费数据及自动更新offset。

Direct模式

1. Direct模式下的运行架构

与receiver模式类似，不同在于executor中没有receiver组件，从kafka拉去数据的方式不同。

2. Direct从kafka拉取数据的过程

Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式

该模式下：

没有receiver，无需额外的core用于不停地接收数据，而是定期查询kafka中的每个partition的最新的offset，每个批次拉取上次处理的offset和当前查询的offset的范围的数据进行处理；
为了不丢数据，无需将数据备份落地，而只需要手动保存offset即可；
内部使用kafka simple Level API去消费数据, 需要手动维护offset，kafka zk上不会自动更新offset。

Receiver与Direct模式的区别

前者在executor中有Receiver接受数据，并且1个Receiver占用一个core；而后者无Receiver，所以不会暂用core；
前者InputDStream的分区是 num_receiver *batchInterval/blockInteral，后者的分区数是kafka topic partition的数量。Receiver模式下num_receiver的设置不合理会影响性能或造成资源浪费；如果设置太小，并行度不够，整个链路上接收数据将是瓶颈；如果设置太多，则会浪费资源；
前者使用zookeeper来维护consumer的偏移量，而后者需要自己维护偏移量；
为了保证不丢失数据，前者需要开启WAL机制，而后者不需要，只需要在程序中成功消费完数据后再更新偏移量即可。

3 Receiver改造成Direct模式

个推使用Spark Streaming做实时处理kafka数据，先前使用的是receiver模式；

receiver有以下特点：

receiver模式下，每个receiver需要单独占用一个core；
为了保证不丢失数据，需要开启WAL机制，使用checkpoint保存状态；
当receiver接受数据速率大于处理数据速率，导致数据积压，最终可能会导致程序挂掉。

由于以上特点，receiver模式下会造成一定的资源浪费；使用checkpoint保存状态, 如果需要升级程序，则会导致checkpoint无法使用；第3点receiver模式下会导致程序不太稳定；并且如果设置receiver数量不合理也会造成性能瓶颈在receiver。为了优化资源和程序稳定性，应将receiver模式改造成direct模式。

修改方式如下：

1. 修改InputDStream的创建

将receiver的：

val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
     [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])

改成direct的：

val directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[
     [key class], [value class], [key decoder class], [value decoder class] ](
     streamingContext, [map of Kafka parameters], [set of topics to consume])

2. 手动维护offset

receiver模式代码：

（receiver模式不需要手动维护offset，而是内部通过kafka consumer high level API 提交到kafka/zk保存）

kafkaStream.map {
           ...
 }.foreachRDD { rdd =>
    // 数据处理
    doCompute(rdd)
 }

direct模式代码：

directKafkaStream.map {
           ...
 }.foreachRDD { rdd =>
    // 获取当前rdd数据对应的offset
    val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
    // 数据处理
    doCompute(rdd)
    // 自己实现保存offset
    commitOffsets(offsetRanges)
 }

4 其他优化点

1. 在receiver模式下：

拆分InputDStream，增加Receiver，从而增加接收数据的并行度；
调整blockInterval，适当减小，增加task数量，从而增加并行度（在core的数量>task数量的情况下）；
如果开启了WAL机制，数据的存储级别设置为MOMERY_AND_DISK_SER。

数据序列化使用Kryoserializationl，相比Java serializationl 更快，序列化后的数据更小；
建议使用CMS垃圾回收器降低GC开销；
选择高性能的算子(mapPartitions, foreachPartitions, aggregateByKey等)；
repartition的使用：在streaming程序中因为batch时间特别短，所以数据量一般较小，所以repartition的时间短，可以解决一些因为topicpartition中数据分配不均匀导致的数据倾斜问题；
因为SparkStreaming生产的job最终都是在sparkcore上运行的，所以sparkCore的优化也很重要；
BackPressure流控

为什么引入Backpressure？当batch processing time>batchinterval 这种情况持续过长的时间，会造成数据在内存中堆积，导致Receiver所在Executor内存溢出等问题；
Backpressure：根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整数据接收率；
配置使用：

spark.streaming.backpressure.enabled 含义：是否启用 SparkStreaming内部的backpressure机制，默认值：false ,表示禁用

spark.streaming.backpressure.initialRate 含义： receiver 为第一个batch接收数据时的比率

spark.streaming.receiver.maxRate 含义： receiver接收数据的最大比率，如果设置值<=0, 则receiver接收数据比率不受限制

spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 含义：从每个kafka partition中读取数据的最大比率

8. speculation机制

spark内置speculation机制，推测job中的运行特别慢的task，将这些task kill，并重新调度这些task执行。默认speculation机制是关闭的，通过以下配置参数开启：

spark.speculation=true

注意：在有些情况下，开启speculation反而效果不好，比如：streaming程序消费多个topic时，从kafka读取数据直接处理，没有重新分区，这时如果多个topic的partition的数据量相差较大那么可能会导致正常执行更大数据量的task会被认为执行缓慢，而被中途kill掉，这种情况下可能导致batch的处理时间反而变长；可以通过repartition来解决这个问题，但是要衡量repartition的时间；而在streaming程序中因为batch时间特别短，所以数据量一般较小，所以repartition的时间短，不像spark_batch一次处理大量数据一旦repartition则会特别久，所以最终还是要根据具体情况测试来决定。