火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考

技术分享 2年前 (2023-11-14) 0 999+

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【导读】本文旨在探讨火山引擎 DataLeap 在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案，并展示这些解决方案带来的实际收益。主要内容包括：

探讨面临的痛点和挑战
提供自动化的解决方案
分析实践效果和收益
提出结论和未来展望

▌痛点 & 挑战

在分析业务痛点和挑战之前，先要清楚业务现状。

现状概览

字节跳动数据平台目前使用了 1 万多个任务执行队列，支持 DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell 等 50 多种类型的任务。

自动计算治理框架目前已经完成了离线任务的接入，包括 HSQL、Hive to X 的 DTS 任务、AB test 和底层通过 Spark 引擎执行的任务，涉及到上千个队列，国内可优化任务 170 万+ 的任务优化覆盖率达到 60%+。另外实时任务的优化也在同步推进。

痛点：手动调参常⻅问题

在手动调参的过程中，我们常常面临以下困境：

系统复杂度：

大数据计算系统与数据处理架构涵盖多种技术和组件，对其参数的调整需深刻理解各组件的运作机制及其相互依赖。以 Spark 为例，其拥有上百个适用于不同场景的参数，而这些参数可能互相影响，增加了调优的难度。过去，我们通常依赖单一任务模板进行少量参数调整，虽然此法能让单项任务抢占资源，却难以保证整体业务的及时性和稳定性。

动态变化：

计算环境、数据量和业务需求可能随时变动，这要求调优工作需具备高度的灵活性和适应性，以迅速应对各种变化。

专业知识缺乏：

通常由数据分析师来执行优化任务，但他们更侧重于业务场景而非底层逻辑。因此，我们希望通过自动化方案沉淀专业知识，提供一站式解决方案。

一致性与可重复性缺失：

不同人员操作可能导致不一致的结果，手动调优往往难以复现。例如，昨天的分区调优效果良好，但明天可能因数据量增加而导致内存溢出（OOM），后续运维包括复盘将需要投入大量时间成本。

挑战：复杂的优化场景和目标

针对业务方的优化需求，通常包括提高系统稳定性、降低运营成本、解决任务阻塞及提升系统健康度等多个方面。为选择最适合的优化策略，需深入理解以下几个常见场景：

稳定性与健康度：提高稳定性通常意味着需要牺牲一些资源利用率以保障运行效率；而提升健康度则旨在追求较高的资源利用率，尽管可能会对运行效率产生一些影响。
成本优化：主要包括回收无效成本和最大化资源利用率两个方向。由于业务方常存在大量未被充分利用的资源，我们需要协助他们提升任务的运行效率和缩短产出时间。
解决阻塞：通过调整算力和内存等参数来缓解阻塞。若参数调优无法完全解决阻塞问题，就需要与用户协作，优化任务的调度时间。

业务优化场景需求分析

针对之前提及的优化场景，以下是一些具体的解决策略：

稳定性优化:

推荐资源配额应基于任务的实际使用量，同时为保障稳定性，将近 7 天的波动和失败指标纳入权重计算，确保推荐参数能适应业务的波动和增长。

队列阻塞解决:

在 CPU 阻塞而内存正常时，维持总算力不变，减少物理核、增加虚拟核，并相应调整内存配额。

在 CPU 正常而内存阻塞时，降低总算力，从而降低任务申请的物理内存总量。

当 CPU 和内存同时阻塞时，适度降低算力或减少虚拟核，以保任务运行性能在预期范围内。

注意：如参数调优未能解决阻塞问题，需与调度系统协同，将任务调度至合适时段，以彻底解决阻塞问题。

计算健康分提升:

CPU 利用率：对于小任务，可减少物理核、增加虚拟核。对普通和大任务，需评估是否调整算力，进而确定调优方向。

内存利用率：通常不宜将内存利用率设置过高以避免 OOM，首先按需分配资源，然后根据内存利用率调整虚拟核。例如，当利用率低于 50%时，提升虚拟核。后期将支持 1/1000 核的微调以逼近理想的内存利用率阈值。内存调优涵盖多个阶段如 map、shuffle 和 reduce 等，每阶段的处理性能和参数配置有所差异。遇到内存调优瓶颈时，可考虑进行 shuffle 优化。

成本优化:

Quota 回收型：实际使用量应低于申请量，如需回收 20%，则需确保空闲量超过 30%的时间占比维持在 95%以上，同时保有 10%的可用余量。

Quota 充分利用型：

CPU 型优化：可增加虚拟核或物理核，但由于增加虚拟核可能导致超发，为保障队列稳定性，建议增加物理核。

内存型优化：增加算力、减少物理核、增加虚拟核，以释放更多内存资源，确保内存得到充分利用。

▌自动化解决方案

接下来讲解针对上述场景的自动化解决方案。

解决方案：实时规则引擎

首先，我们介绍实时规则引擎及其功能：

参数实时推荐与应用：该引擎能够实时收集 Yarn container、Spark event 和 Dtop status 等数据，通过基于 app ID 的聚合，统计所有核心与观测指标，并将数据记录至历史数据库中。在连续的 3-7 天观测期内，引擎会根据收集到的数据进一步优化参数推荐，最终将推荐参数推送到 Spark 等执行引擎，并实时监控任务的执行情况。
启发式规则的应用：利用基于规则树的启发式规则，针对不同的场景，我们可以设定不同的优化目标和阈值，为优化过程提供指导。
资源使用评估：通过分析最近 3-7 天的资源使用累积指标，实时规则引擎可以评估整体的资源波动情况，为进一步的优化提供数据支持。
稳定性与健康分策略：

普通策略：旨在保障系统的稳定性，通过分析实际的资源使用量来提供参数推荐。

激进策略：着眼于提高资源利用率，不断探索任务的性能边界，同时能自适应地应对 OOM 风险，保障系统的运行效率。

为确保系统的稳定运行，一旦任务实例失败，实时规则引擎会自动将参数回滚至上一个稳定版本。若连续失败多次，则暂停该任务的优化过程，直至任务恢复稳定运行。我们每周会对失败案例进行复盘分析，以持续优化和改进实时规则引擎的性能和准确性。

解决方案：实时监控 & 自适应调整

我们还实施了一系列实时监控和自适应调整方案，以增强 Spark 等底层引擎的性能和稳定性：

OOM 自适应处理：针对易发生 OOM 的任务，我们将其调度至独立的 executor，让其独享 container 资源，从而在不增加总资源的前提下，减缓 OOM 的发生，保障任务的稳定运行。
Shuffle 溢写分裂管理：我们设定了每个容器的 Shuffle 磁盘写入量阈值。一旦写入量超过阈值，系统会自动分裂出新的容器，避免单个容器的溢写，同时减轻 ESS 的压力。
Shuffle 分级限流机制：根据任务的优先级，分配不同的查询处理速率（QPS）。高优先级任务将获得更多的 QPS，而低优先级任务的 QPS 会相应限制，以防止 ESS 服务过载，确保高优先级任务的顺利执行。
节点黑名单优化：为了降低任务失败率，我们实现了节点黑名单机制。当节点因特定失败原因被标记时，任务会尽量避免在该节点上执行。我们还提供了设置黑名单节点数量上限的功能，防止过多节点被拉黑，影响整个集群的可用性。
失败回滚与参数管理：当任务实例失败时，系统会自动将参数回滚至上一个稳定版本。若连续失败两次，系统会自动抹除推荐参数并暂停优化，以避免对任务造成进一步的干扰。这种机制有助于降低业务波动对执行的风险，同时减少人工干预的成本。

Dataleap 一站式的治理解决方案

最后还有产品侧的一站式解决方案，用户可以快速发起治理。系统界面可以看到每个用户当前可治理的资源量等信息，可以批量或者单个开启优化，可以选择激进或普通策略，支持小文件优化，系统会根据业务场景自动适配。在做优化方案的同时，系统就会预估出成本和收益。

▌实践 & 收益

接下来复盘一个具体的优化案例。

优化实践：队列优化前后效果

本例的队列在优化前的每天 10 点前都处于超发状态，导致任务阻塞非常严重，很多任务长期处于等待状态。优化后的资源申请量明显降低，申请量和使用量之间的 gap 趋向理想范围，由于减轻了内存超发，使 OOM 问题得到改善，让平台使用更少的成本和资源做了更多的事情。

收益分析：队列优化收益指标

由于每个用户对于底层的理解程度不同，如果按单个任务、单个用户去优化，很难保障人力成本和时间成本。而通过平台的自动化解决方案，就可以保证所有业务、队列都可以达到一个非常好的预期效果。

如上图所示，该队列一共有 1900 多个任务，优化完成后，CPU 申请量减少 3.5%、使用量减少 6.2%、利用率提升 46.3%，内存申请量减少 30.6%、使用量减少 21.8%、利率提升 24%，所有任务的平均运行时长减少了 1.7 分钟，每 PB 数据 CPU 节约近百元、内存节约百元以上。

收益概览：业务队列普通策略优化效果

稳定策略对于内存使用率的目标是 75%-80%，已完成优化的 TOP20 队列普遍提升了 20%，CPU 使用率普遍达到了 70%-80%，整体运行时长也有提升。

另外还有一些激进策略、深度优化和成本优化策略，可以帮助大部分业务在资源利用率和运行效率之间寻求平衡。

收益概览：增量小文件合并

增量小文件合并是在 reduce 阶段，会把产出不合理的文件进一步合并，这个操作导致线上 2000 多个任务的平均运行时间增加了 18%，对当前任务来说是负向收益。但是合并完成后下游任务读取数据性能比之前提高很多，对整个队列、集群来说是长期正向收益。后续我们会争取把小文件合并的性能损耗从 18%降到 10%以内。

▌结论 & 展望