弹性扩缩容
This documentation is for an unreleased version of Apache Flink. We recommend you use the latest stable version.

弹性扩缩容 #

在 Apache Flink 中,可以通过手动停止 Job,然后从停止时创建的 Savepoint 恢复,最后重新指定并行度的方式来重新扩缩容 Job。

这个文档描述了那些可以使 Flink 自动调整并行度的选项。

Reactive 模式 #

Reactive 模式是一个 MVP (minimum viable product,最小可行产品)特性。目前 Flink 社区正在积极地从邮件列表中获取用户的使用反馈。请注意文中列举的一些局限性。

在 Reactive 模式下,Job 会使用集群中所有的资源。当增加 TaskManager 时,Job 会自动扩容。当删除时,就会自动缩容。Flink 会管理 Job 的并行度,始终会尽可能地使用最大值。

当发生扩缩容时,Job 会被重启,并且会从最新的 Checkpoint 中恢复。这就意味着不需要花费额外的开销去创建 Savepoint。当然,所需要重新处理的数据量取决于 Checkpoint 的间隔时长,而恢复的时间取决于状态的大小。

借助 Reactive 模式,Flink 用户可以通过一些外部的监控服务产生的指标,例如:消费延迟、CPU 利用率汇总、吞吐量、延迟等,实现一个强大的自动扩缩容机制。当上述的这些指标超出或者低于一定的阈值时,增加或者减少 TaskManager 的数量。在 Kubernetes 中,可以通过改变 Deployment 的副本数(Replica Factor) 实现。而在 AWS 中,可以通过改变 Auto Scaling 组 来实现。这类外部服务只需要负责资源的分配以及回收,而 Flink 则负责在这些资源上运行 Job。

入门 #

你可以参考下面的步骤试用 Reactive 模式。以下步骤假设你使用的是单台机器部署 Flink。


# 以下步骤假设你当前目录处于 Flink 发行版的根目录。

# 将 Job 拷贝到 lib/ 目录下
cp ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar lib/
# 使用 Reactive 模式提交 Job
./bin/standalone-job.sh start -Dscheduler-mode=reactive -Dexecution.checkpointing.interval="10s" -j org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing
# 启动第一个 TaskManager
./bin/taskmanager.sh start

让我们快速解释下上面每一条执行的命令:

  • ./bin/standalone-job.sh start 使用 Application 模式 部署 Flink。
  • -Dscheduler-mode=reactive 启动 Reactive 模式。
  • -Dexecution.checkpointing.interval="10s" 配置 Checkpoint 和重启策略。
  • 最后一个参数是 Job 的主函数名。

你现在已经启动了一个 Reactive 模式下的 Flink Job。在Web 界面上,你可以看到 Job 运行在一个 TaskManager 上。如果你想要扩容,可以再添加一个 TaskManager,

# 额外启动一个 TaskManager
./bin/taskmanager.sh start

如果想要缩容,可以关掉一个 TaskManager。

# 关闭 TaskManager
./bin/taskmanager.sh stop

用法 #

配置 #

通过将 scheduler-mode 配置成 reactive,你可以开启 Reactive 模式。

每个独立算子的并行度都将由调度器来决定,而不是由配置决定。当并行度在算子上或者整个 Job 上被显式设置时,这些值被会忽略。

而唯一能影响并行度的方式只有通过设置算子的最大并行度(调度器不会忽略这个值)。 最大并行度 maxParallelism 参数的值最大不能超过 2^15(32768)。如果你们没有给算子或者整个 Job 设置最大并行度,会采用默认的最大并行度规则。 这个值很有可能会低于它的最大上限。当使用默认的调度模式时,请参考并行度的最佳实践

需要注意的是,过大的并行度会影响 Job 的性能,因为 Flink 为此需要维护更多的内部结构

当开启 Reactive 模式时,jobmanager.adaptive-scheduler.resource-wait-timeout 配置的默认值是 -1。这意味着,JobManager 会一直等待,直到拥有足够的资源。 如果你想要 JobManager 在没有拿到足够的 TaskManager 的一段时间后关闭,可以配置这个参数。

当开启 Reactive 模式时,jobmanager.adaptive-scheduler.resource-stabilization-timeout 配置的默认值是 0:Flink 只要有足够的资源,就会启动 Job。 在 TaskManager 一个一个而不是同时启动的情况下,会造成 Job 在每一个 TaskManager 启动时重启一次。当你希望等待资源稳定后再启动 Job,那么可以增加这个配置的值。 另外,你还可以配置 jobmanager.adaptive-scheduler.min-parallelism-increase:这个配置能够指定在扩容前需要满足的最小额外增加的并行总数。例如,你的 Job 由并行度为 2 的 Source 和并行度为 2 的 Sink组成,并行总数为 4。这个配置的默认值是 1,所以任意并行总数的增加都会导致重启。

建议 #

  • 为有状态的 Job 配置周期性的 Checkpoint:Reactive 模式在扩缩容时通过最新完成的 Checkpoint 恢复。如果没有配置周期性的 Checkpoint,你的程序会丢失状态。Checkpoint 同时还配置了重启策略,Reactive会使用配置的重启策略:如果没有设置,Reactive 模式会让 Job 失败而不是运行扩缩容。

  • 在 Ractive 模式下缩容可能会导致长时间的停顿,因为 Flink 需要等待 JobManager 和已经停止的 TaskManager 间心跳超时。当你降低 Job 并行度时,你会发现 Job 会停顿大约 50 秒左右。

    这是由于默认的心跳超时时间是 50 秒。在你的基础设施允许的情况下,可以降低 heartbeat.timeout 的值。但是降低超时时间,会导致比如在网络拥堵或者 GC Pause 的时候,TaskManager 无法响应心跳。需要注意的是,heartbeat.interval 配置需要低于超时时间。

局限性 #

由于 Reactive 模式是一个新的实验特性,并不是所有在默认调度器下的功能都能支持(也包括 Adaptive 调度器)。Flink 社区正在解决这些局限性。

Adaptive 调度器的局限性 同样也适用于 Reactive 模式.

Adaptive 调度器 #

只推荐高级用户直接使用 Adaptive 调度器(而不是通过 Reactive 模式使用),因为在一个 Session 集群中对于多个 Job 的 Slot 的分配行为是不确定的。

Adaptive 调度器可以基于现有的 Slot 调整 Job 的并行度。它会在 Slot 数目不足时,自动减少并行度。这种情况包括在提交时资源不够,或者在 Job 运行时 TaskManager 不可用。当有新的 Slot 加入时,Job 将会自动扩容至配置的并行度。 在 Reactive 模式下(详见上文),并行度配置会被忽略,即无限大,使得 Job 尽可能地使用资源。 你也可以不使用 Reactive 模式而仅使用 Adaptive 调度器,但这种情况会有如下的局限性:

  • 如果你在 Session 集群上使用 Adaptive 调度器,在这个集群中运行的多个 Job,他们间 Slot 的分布是无法保证的。

相比默认的调度器,Adaptive 调度器其中一个优势在于,它能够优雅地处理 TaskManger 丢失所造成的问题,因为对它来说就仅仅是缩容。

用法 #

需要设置如下的配置参数:

  • jobmanager.scheduler: adaptive:将默认的调度器换成 Adaptive。
  • cluster.declarative-resource-management.enabled:声明式资源管理必须开启(默认开启)。

Adaptive 调度器可以通过所有在名字包含 adaptive-scheduler 的配置修改其行为。

局限性 #

  • 只支持流式 Job:Adaptive 调度器的第一个版本仅支持流式 Job。当提交的是一个批处理 Job 时,我们会自动换回默认调度器。
  • 不支持本地恢复:本地恢复是将 Task 调度到状态尽可能的被重用的机器上的功能。不支持这个功能意味着 Adaptive 调度器需要每次从 Checkpoint 的存储中下载整个 State。
  • 不支持部分故障恢复: 部分故障恢复意味着调度器可以只重启失败 Job 其中某一部分(在 Flink 的内部结构中被称之为 Region)而不是重启整个 Job。这个限制只会影响那些独立并行(Embarrassingly Parallel)Job的恢复时长,默认的调度器可以重启失败的部分,然而 Adaptive 将需要重启整个 Job。
  • 与 Flink Web UI 的集成受限: Adaptive 调度器会在 Job 的生命周期中改变它的并行度。Web UI 上只显示 Job 当前的并行度。
  • Job 的指标受限: 除了 numRestarts 外,Job 作用域下所有的 可用性Checkpoint 指标都不准确。
  • 空闲 Slot: 如果 Slot 共享组的最大并行度不相等,提供给 Adaptive 调度器所使用的的 Slot 可能不会被使用。
  • 扩缩容事件会触发 Job 和 Task 重启,Task 重试的次数也会增加。

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