内容简介:本文作者:孙梦瑶 | 美团点评本文主要内容:通过将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比,为美团点评实时计算平台和业务提供数据参考。Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“F
本文作者:孙梦瑶 | 美团点评
本文主要内容:通过将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比,为美团点评实时计算平台和业务提供数据参考。
一. 背景
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性,对事件窗口有很好的支持,目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。
为深入熟悉了解 Flink框架,验证其稳定性和可靠性,评估其实时处理性能,识别该体系中的缺点,找到其性能瓶颈并进行优化,给用户提供最适合的实时计算引擎,我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照,进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能,计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗,为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持,为后续的 SLA 建设提供一定参考。
Flink 与 Storm 两个框架对比:
二. 测试目标
评估不同场景、不同数据压力下 Flink 和 Storm 两个实时计算框架目前的性能表现,获取其详细性能数据并找到处理性能的极限;了解不同配置对 Flink 性能影响的程度,分析各种配置的适用场景,从而得出调优建议。
2.1 测试场景
“输入-输出”简单处理场景
通过对“输入-输出”这样简单处理逻辑场景的测试,尽可能减少其它因素的干扰,反映两个框架本身的性能。
同时测算框架处理能力的极限,处理更加复杂的逻辑的性能不会比纯粹“输入-输出”更高。
用户作业耗时较长的场景
如果用户的处理逻辑较为复杂,或是访问了数据库等外部组件,其执行时间会增大,作业的性能会受到影响。因此,我们测试了用户作业耗时较长的场景下两个框架的调度性能。
窗口统计场景
实时计算中常有对时间窗口或计数窗口进行统计的需求,例如一天中每五分钟的访问量,每 100 个订单中有多少个使用了优惠等。Flink 在窗口支持上的功能比 Storm 更加强大,API 更加完善,但是我们同时也想了解在窗口统计这个常用场景下两个框架的性能。
精确计算场景(即消息投递语义为“恰好一次”)
Storm 仅能保证“至多一次” (At Most Once) 和“至少一次” (At Least Once) 的消息投递语义,即可能存在重复发送的情况。有很多业务场景对数据的精确性要求较高,希望消息投递不重不漏。Flink 支持“恰好一次”(Exactly Once) 的语义,但是在限定的资源条件下,更加严格的精确度要求可能带来更高的代价,从而影响性能。因此,我们测试了在不同消息投递语义下两个框架的性能,希望为精确计算场景的资源规划提供数据参考。
2.2 性能指标
吞吐量(Throughput)
- 单位时间内由计算框架成功地传送数据的数量,本次测试吞吐量的单位为:条/秒。
- 反映了系统的负载能力,在相应的资源条件下,单位时间内系统能处理多少数据。
- 吞吐量常用于资源规划,同时也用于协助分析系统性能瓶颈,从而进行相应的资源调整以保证系统能达到用户所要求的处理能力。假设商家每小时能做二十份午餐(吞吐量 20 份/小时),一个外卖小哥每小时只能送两份(吞吐量 2 份/小时),这个系统的瓶颈就在小哥配送这个环节,可以给该商家安排十个外卖小哥配送。
延迟(Latency)
- 数据从进入系统到流出系统所用的时间,本次测试延迟的单位为:毫秒。
- 反映了系统处理的实时性。
- 金融交易分析等大量实时计算业务对延迟有较高要求,延迟越低,数据实时性越强。
- 假设商家做一份午餐需要5 分钟,小哥配送需要 25 分钟,这个流程中用户感受到了30 分钟的延迟。如果更换配送方案后延迟变成了 60 分钟,等送到了饭菜都凉了,这个新的方案就是无法接受的。
三. 测试环境
为 Storm 和 Flink 分别搭建由 1 台主节点和 2 台从节点构成的 Standalone 集群进行本次测试。其中为了观察 Flink 在实际生产环境中的性能,对于部分测内容也进行了 on Yarn 环境的测试。
3.1 集群参数
3.2 框架参数
四. 测试方法
4.1 测试流程
数据生产
DataGenerator 按特定速率生成数据,带上自增的 id 和 eventTime 时间戳写入 Kafka 的一个 Topic(TopicData)。
数据处理
Storm Task 和Flink Task (每个测试用例不同)从 Kafka Topic Data 相同的 Offset 开始消费,并将结果及相应 inTime、outTime 时间戳分别写入两个 Topic(Topic Storm 和 Topic Flink)中。
指标统计
MetricsCollector 按 outTime 的时间窗口从这两个 Topic 中统计测试指标,每五分钟将相应的指标写入 MySQL 表中。
MetricsCollector 按 outTime 取五分钟的滚动时间窗口,计算五分钟的平均吞吐(输出数据的条数)、五分钟内的延迟(outTime – eventTime 或 outTime – inTime)的中位数及 99 线等指标,写入 MySQL 相应的数据表中。最后对 MySQL 表中的吞吐计算均值,延迟中位数及延迟 99 线选取中位数,绘制图像并分析。
4.2 默认参数
- Storm 和 Flink 默认均为 At Least Once 语义。 Storm 开启 ACK,ACKer 数量为 1。
- Flink 的 Checkpoint 时间间隔为 30 秒,默认 StateBackend 为 Memory。
- 保证 Kafka 不是性能瓶颈,尽可能排除 Kafka 对测试结果的影响。
- 测试延迟时数据生产速率小于数据处理能力,假设数据被写入 Kafka 后立刻被读取,即 eventTime 等于数据进入系统的时间。
- 测试吞吐量时从 Kafka Topic 的最旧开始读取,假设该 Topic 中的测试数据量充足。
4.3 测试用例
Identity
- Identity 用例主要模拟“输入-输出”简单处理场景,反映两个框架本身的性能 。
- 输入数据为“msgId,eventTime”,其中 eventTime 视为数据生成时间。单条输入数据约 20 B。
- 进入作业处理流程时记录 inTime,作业处理完成后(准备输出时)记录 outTime。
- 作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后,在字符串末尾追加时间戳,然后直接输出到 Kafka。
- 输出数据为“msgId,eventTime, inTime, outTime”,单条输出数据约 50 B。
Sleep
Sleep 用例主要模拟用户作业耗时较长的场景,反映复杂用户逻辑对框架差异的削弱 ,比较两个框架的调度性能 。 输入数据和输出数据均与 Identity 相同。 读入数据后,等待一定时长(1 ms)后在字符串末尾追加时间戳后输出。
- WindowedWord Count 用例主要模拟窗口统计场景,反映两个框架在进行窗口统计时性能的差异 。
- 此外,还用其进行了精确计算场景的测试,反映 Flink 恰好一次投递的性能。
- 输入为 JSON 格式,包含 msgId、eventTime 和一个由若干单词组成的句子,单词之间由空格分隔。单条输入数据约 150 B。
- 读入数据后解析 JSON,然后将句子分割为相应单词,带 eventTime 和 inTime 时间戳发给 CountWindow 进行单词计数,同时记录一个窗口中最大最小的 eventTime 和 inTime,最后带 outTime 时间戳输出到 Kafka 相应的 Topic。
- Spout/Source 及 OutputBolt/Output/Sink 并发度恒为 1,增大并发度时仅增大 JSONParser、CountWindow 的并发度。
- 由于 Storm 对 window 的支持较弱,CountWindow 使用一个 HashMap 手动实现,Flink 用了原生的 CountWindow 和相应的 Reduce 函数。
五. 测试结果
5.1 Identity 单线程吞吐量
- 上图中蓝色柱形为单线程 Storm 作业的吞吐,橙色柱形为单线程 Flink 作业的吞吐。
- Identity 逻辑下,Storm 单线程吞吐为 8.7 万条/秒,Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。
- 当 Kafka Data 的 Partition 数为 1 时,Flink 的吞吐约为 Storm 的3.2 倍;当其 Partition 数为 8 时,Flink 的吞吐约为 Storm 的4.6 倍。
由此可以看出,Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。
5.2 Identity 单线程作业延迟
- 采用 outTime– eventTime 作为延迟,图中蓝色折线为 Storm,橙色折线为 Flink。虚线为 99 线,实线为中位数。
- 从图中可以看出随着数据量逐渐增大,Identity 的延迟逐渐增大。其中 99 线的增大速度比中位数快,Storm 的 增大速度比 Flink 快。
- 其中 QPS 在 80000 以上的测试数据超过了 Storm 单线程的吞吐能力,无法对 Storm 进行测试,只有 Flink 的曲线。
- 对比折线最右端的数据可以看出,Storm QPS 接近吞吐时延迟中位数约 100 毫秒,99 线约 700 毫秒,Flink 中位数约 50 毫秒,99 线约 300 毫秒。Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半。
5.3 Sleep 吞吐量
- 从图中可以看出,Sleep1 毫秒时,Storm 和 Flink 单线程的吞吐均在 900 条/秒左右,且随着并发增大基本呈线性增大。
- 对比蓝色和橙色的柱形可以发现,此时两个框架的吞吐能力基本一致。
5.4 Sleep 单线程作业延迟(中位数)
- 依然采用 outTime – eventTime 作为延迟,从图中可以看出,Sleep 1 毫秒时,Flink 的延迟仍低于 Storm。
5.5 Windowed Word Count 单线程吞吐量
- 单线程执行大小为 10的计数窗口,吞吐量统计如图。
- 从图中可以看出,Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒,Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。Flink 吞吐依然为 Storm的 3 倍以上。
5.6 Windowed Word Count Flink At Least Once 与 Exactly Once 吞吐量对比
- 由于同一算子的多个并行任务处理速度可能不同,在上游算子中不同快照里的内容,经过中间并行算子的处理,到达下游算子时可能被计入同一个快照中。这样一来,这部分数据会被重复处理。因此,Flink 在 Exactly Once 语义下需要进行对齐,即当前最早的快照中所有数据处理完之前,属于下一个快照的数据不进行处理,而是在缓存区等待。当前测试用例中,在 JSON Parser 和 CountWindow、CountWindow 和 Output 之间均需要进行对齐,有一定消耗。为体现出对齐场景,Source/Output/Sink 并发度的并发度仍为 1,提高了 JSONParser/CountWindow 的并发度。具体流程细节参见前文 Windowed Word Count 流程图。
- 上图中橙色柱形为 AtLeast Once 的吞吐量,黄色柱形为 Exactly Once 的吞吐量。对比两者可以看出,在当前并发条件下,Exactly Once 的吞吐较 At Least Once 而言下降了 6.3%。
5.7 Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 吞吐量对比
- Storm 将 ACKer 数量设置为零后,每条消息在发送时就自动 ACK,不再等待 Bolt 的 ACK,也不再重发消息,为 At Most Once 语义。
- 上图中蓝色柱形为 At Least Once 的吞吐量,浅蓝色柱形为 At Most Once 的吞吐量。对比两者可以看出,在当前并发条件下,At Most Once 语义下的吞吐较 At Least Once 而言提高了 16.8%。
5.8 Windowed Word Count 单线程作业延迟
- entity 和 Sleep 观测的都是 outTime – eventTime,因为作业处理时间较短或 Thread.sleep() 精度不高,outTime – inTime 为零或没有比较意义;Windowed Word Count 中可以有效测得 outTime – inTime的数值,将其与 outTime – eventTime 画在同一张图上,其中 outTime – eventTime 为虚线,outTime – InTime 为实线。
- 观察橙色的两条折线可以发现,Flink 用两种方式统计的延迟都维持在较低水平;观察两条蓝色的曲线可以发现,Storm 的 outTime – inTime 较低,outTime –eventTime 一直较高,即 inTime 和 eventTime 之间的差值一直较大,可能与 Storm 和 Flink 的数据读入方式有关。
- 蓝色折线表明 Storm 的延迟随数据量的增大而增大,而橙色折线表明 Flink 的延迟随着数据量的增大而减小(此处未测至 Flink 吞吐量,接近吞吐时 Flink 延迟依然会上升)。
- 即使仅关注 outTime – inTime(即图中实线部分),依然可以发现,当 QPS 逐渐增大的时候,Flink 在延迟上的优势开始体现出来。
5.9 Windowed Word Count Flink At Least Once 与Exactly Once 延迟对比
- 图中黄色为 99 线,橙色为中位数,虚线为 At Least Once,实线为 Exactly Once。图中相应颜色的虚实曲线都基本重合,可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合,在延迟上性能没有太大差异。
5.10 Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 延迟对比
- 图中蓝色为 99 线,浅蓝色为中位数,虚线为 At Least Once,实线为 At Most Once。QPS 在 4000 及以前的时候,虚线实线基本重合;QPS 在 6000 时两者已有差异,虚线略高;QPS 接近 8000 时,已超过 AtLeast Once 语义下 Storm 的吞吐,因此只有实线上的点。
- 可以看出,QPS 较低时 Storm At Most Once 与 At Least Once 的延迟观察不到差异,随着 QPS 增大差异开始增大,At Most Once 的延迟较低。
5.11 Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 吞吐量对比
- Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式,同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端(StateBackends)。由于线上作业需要,测试了这三种 StateBackends 在两种集群部署模式上的性能差异。其中,Standalone 时的存储路径为 JobManager 上的一个文件目录,onYarn 时存储路径为 HDFS 上一个文件目录。
- 对比三组柱形可以发现,使用 FileSystem 和 Memory 的吞吐差异不大,使用 RocksDB 的吞吐仅其余两者的十分之一左右。
- 对比两种颜色可以发现,Standalone 和 on Yarn 的总体差异不大,使用 FileSystem 和 Memory 时 on Yarn 模式下吞吐稍高,使用 RocksDB 时 Standalone 模式下的吞吐稍高。
5.12 Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 延迟对比
- 使用 FileSystem 和 Memory 作为 Backends时,延迟基本一致且较低。
- 使用 RocksDB 作为 Backends 时,延迟稍高,且由于吞吐较低,在达到吞吐瓶颈前的延迟陡增。其中 onYarn 模式下吞吐更低,接近吞吐时的延迟更高。
六. 结论及建议
6.1 框架本身性能
- 由 5.1、5.5 的测试结果可以看出,Storm 单线程吞吐约为 8.7 万条/秒,Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。
- 由 5.2、5.8 的测试结果可以看出,Storm QPS 接近吞吐时延迟(含 Kafka 读写时间)中位数约 100 毫秒,99 线约 700 毫秒,Flink 中位数约 50 毫秒,99 线约 300 毫秒。Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半,且随着 QPS 逐渐增大,Flink 在延迟上的优势开始体现出来。
综上可得,Flink 框架本身性能优于 Storm。
6.2 复杂用户逻辑对框架差异的削弱
- 对比 5.1 和 5.3、5.2 和 5.4 的测试结果可以发现,单个 Bolt Sleep 时长达到 1 毫秒时,Flink 的延迟仍低于 Storm,但吞吐优势已基本无法体现。
- 因此,用户逻辑越复杂,本身耗时越长,针对该逻辑的测试体现出来的框架的差异越小。
6.3 不同消息投递语义的差异
- 由 5.6、5.7、5.9、5.10 的测试结果可以看出,Flink Exactly Once 的吞吐较 At Least Once 而言下降 6.3%,延迟差异不大;Storm At Most Once 语义下的吞吐较 At Least Once 提升 16.8%,延迟稍有下降。
- 由于 Storm 会对每条消息进行 ACK,Flink 是基于一批消息做的检查点,不同的实现原理导致两者在 At Least Once 语义的花费差异较大,从而影响了性能。而 Flink 实现 Exactly Once 语义仅增加了对齐操作,因此 在算子并发量不大、没有出现慢节点的情况下对 Flink 性能的影响不大。 Storm At Most Once 语义下的性能仍然低于 Flink。
6.4 Flink 状态存储后端选择
- Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends,结合 5.11、5.12 的测试结果,三者的对比如下:
6.5 推荐使用 Flink 的场景
综合上述测试结果,以下实时计算场景建议考虑使用 Flink 框架进行计算:
- 要求消息投递语义为Exactly Once 的场景;
- 数据量较大,要求 高吞吐低延迟 的场景;
- 需要进行 状态管理 或 窗口统计 的场景。
以上所述就是小编给大家介绍的《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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