Spark Shuffle在网易的优化

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wx5c7a97e3804fd 2021-06-10 20:55:33

文章标签 Spark教程大数据技术 文章分类 Spark 大数据

本文结构

Background
前言
Can Fetch
- 描述
- 优化方案
- 相关链接
Fetch Efficiently
- 描述
- 优化方案
- 相关链接
Reliable Fetch
- Shuffle Write Phase
- Shuffle Read Phase
- 描述
- 优化方案
- 性能测试
- 相关链接

Background

本文讲在网易工作将近一年来关于Spark Shuffle方面所做的三点优化。

前言

Spark是目前主流的大数据计算引擎，而Shuffle操作是Spark计算中的的核心操作，也往往是瓶颈所在。首先简单介绍下Shuffle操作。如下图所示.

Spark Shuffle在网易的优化_大数据技术

map端负责对数据进行重新分区(Shuffle Write)，可能有排序操作，而reduce端拉取数据各个mapper对应分区的数据(Shuffle Read)，然后对这些数据进行计算。Shuffle过程中伴随着大量的数据传输。在大数据生产环境中，数据规模日益增长，数据量大了什么事情都有可能发生，可能会产生各种各样的问题，而大多数问题都与shuffle有关。由于Shuffle数据传输是由Shuffle read端fetch数据，因此本文使用fetch代表传输。

本文主要讲关于Spark Shuffle传输方面的三点优化。

可以传输 Can Fetch.
高效率传输 Fetch Efficiently.
可靠的传输 Reliable Fetch.

Can Fetch

通常来说，Spark作为一个主流的大数据计算引擎，是可以传输大多数的Shuffle数据的。但是在大数据生产中，往往面临一些极端的shuffle情况。下面的案例是来自网易云音乐的用户。

描述

一天用户告诉我他有一个任务在Shuffle Read阶段出错，每天都要重试，有时候重试一次，有时候重试几次可以成功。任务报错如下:

1    WARN  [shuffle-client-6-2:TransportChannelHandler@78] - Exception in connection from hostName/hostIp:73372    java.lang.IllegalArgumentException: Too large frame: 29919471783        at org.spark_project.guava.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:119)4        at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.decodeNext(TransportFrameDecoder.java:133)5        at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.channelRead(TransportFrameDecoder.java:81)6        at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:362)

通过观察日志，我发现，是用户的一个MapTask发生了严重的数据倾斜，导致了这个MapTask写文件时有一个partition的数据量超过了2GB。而spark 使用netty进行数据传输，单个chunk有一个严格的2GB限制，因此这必然导致了在一次拉取单个partition shuffle 数据大于2GB时的失败。

那么用户又为什么任务可以重试成功呢？通过观察spark 日志页面.

Spark Shuffle在网易的优化_大数据技术_02

可以发现此task在shuffle read端读取数据量为2.5GB，而从远端节点读取的数据量仅为42.5MB，原来是因为在该task失败之后，会进行重试，task可能重新调度到该oversize的partition所在的节点，这样数据就在本地，不用从网络中拉取，自然也不会触发到2GB的限制。

看来用户还是比较幸运的，重试之后可以刚好调度在数据所在节点执行task。那么如果有两个partition的数据都发生了严重的倾斜，而且这两个partition不在同一个节点之上，那样无论任务怎么重新调度，都必然至少有一个partition无法fetch，这必然造成了task的失败，进一步造成application的失败。

继续分析这个问题，spark有一个参数spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem,代表着可以从远端拉取数据放入内存的最大size。如果这一批要拉取的数据大小之和小于这个值，那么spark 使用fetch chunk的方式，都是一次拉取一整块的partition数据，然后放在内存里。如果一批要拉取数据大小之和大于这个size，就会才用fetchStream的方式，将这些partition数据流式拉取到本地保存为本地文件。

在spark2.4之前这个参数默认都是Long.MaxValue，这个值是超级大的，所以可以认为spark2.4之前如果你没有对这个参数进行额外设置，比如设置为2G，1500m，就可以说你的所有partition拉取都是一次进行。

而spark2.4之后，对该参数的默认值更改为Integet.MaxValue-512，也就是说，这样的参数就不会触发到一次性拉取一个大于2GB的数据了。

优化方案

问题已经分析的很明确。该问题的解决方案可以分为三种。

通过设置spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem为小于2GB，来避免发生这个问题，这是最简单的
或者是用户解决数据倾斜的问题
从平台侧解决这个问题。

讲一下从平台侧对这个问题的解决，Spark作为一个大数据计算引擎，一个partition有超过2GB的数据并不过分，而作为一个大数据平台开发，自然要积极从平台侧出发。

而虽然能够通过配置spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem小于2GB来避免这个问题的发生，但是这也造成了即使我们在资源充足的情况下，也不能将这个参数设为一个大于2GB的值，而这也就造成了有时候即使我们内存资源充足，当我们一批fetch数据大于2GB时也要将这些数据进行落盘，新增了一些I/O开销。因此，我们能不能突破这个spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem不能设置大于2GB的限制，在任何设置下都能成功的取到数据呢？

其实一开始看到用户的任务可以通过重新调度到partition所在节点上解决之后，曾经想过使用调度优化来解决，但是前面也提过，如果有两个partition oversize，那么这个任务必定失败。

因此想到了对比较大的partition进行划分，每次拉取一部分数据，这样就不会触发到netty的2GB限制。

首先描述一下目前Spark 在没有达到spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem限制时拉取数据的过程。

Spark Shuffle在网易的优化_大数据技术_03

如上图所示，可以看到，shuffle read端将每个partition对应的数据，作为一个ManagedBuffer拉取过来，存放在一个阻塞队列中，之后task会依次去取这些数据进行计算。这就是目前shuffle fetch的不足之处，不管对应的partition有多大，只要这批拉取数据量小于spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem都一次性去取过来。

我们针对此方案作出了优化：现简单描述如下:

设置Shuffle一次可以fetch的阈值SHUFFLE_FETCH_THRESHOLD为2GB
设置一个参数spark.shuffle.fetch.split来控制是否使用本方案拉取数据
在创建mapStatus阶段，计算每个partition需要被fetch的次数size/SHUFFLE_FETCH_THRESHOLD保存为map.为了节省内存空间只保存次数1次以上的, 从map中获取不到则为1次。
定义一种新的BlockId 为ShuffleBlockSegmentId，用来让shuffle 服务端来识别出来我们要使用什么样的方案获取数据。
在shuffle client端，根据spark.shuffle.fetch.split参数来创建我们要发送到shuffle 服务端的BlockID类型，如果是多次拉取，则创建ShuffleBlockSegmentId,否则还是之前的ShuffleBlockId.
对于一个ShuffleBlockID对应的partition数据，使用一个buf的Sequence来保存，而不是原来的只用一个buf来保存。
由于我们现在分多次拉取一个partition的数据，因此需要这个partition数据完全拉取结束之后才能进入原来的LinkedBlockingQueue, 因此我们使用一个PriorityBlockingQueue来存放一个partition对应的多块数据，而且优先级阻塞队列还提供了排序功能，我们可以保证一个partition的数据是按序排放。当该ShuffleBlockId对应的所有数据都拉取过来之后，将放在优先级队列中的buf出队，然后放入LinkedBlockingQueue中，供task用于取数据计算。
在shuffle服务端，通过识别我们发送的blockId类型来决定如何取数据，如果是ShuffleBlockSegmentId,则取一块数据，否则，取全部数据。新方案拉取过程如下图所示:

Spark Shuffle在网易的优化_Spark教程_04

通过此方案，我们就可以突破spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem 2GB和单partition数据量大于2GB的限制，为所欲为。

Fetch Efficiently

除了上面的能够传输，我们还要高效率的传输。下面的案例来自考拉的一个用户。

描述

考拉的一个用户告诉我，他近期的部分任务大量延迟，虽然没有task失败，但是运行时间比平时多了很多。

还是看日志，通过观察日志，发现用户的任务中有大量的shuffle-client拉取数据超时，然后重试的操作。

1    2019-04-26 12:18:49,848 [25708] - INFO  [Executor task launch worker for task 1689:Logging$class@54] - Started reading broadcast variable 52    2019-04-26 12:18:49,906 [25766] - INFO  [Executor task launch worker for task 1689:TransportClientFactory@254] - Successfully created connection to hadoop3977.jd.163.org/hostIp:38939 after 1 ms (0 ms spent in bootstraps)3    2019-04-26 12:18:50,291 [26151] - WARN  [shuffle-client-4-1:TransportChannelHandler@78] - Exception in connection from hadoop3977.jd.163.org/hostIp:389394    java.io.IOException: Connection reset by peer5        at sun.nio.ch.FileDispatcherImpl.read0(Native Method)6        at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:39)7        at sun.nio.ch.IOUtil.readIntoNativeBuffer(IOUtil.java:223)8        at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:192)9

重试操作是spark shuffle 阶段的一个优化，这可以避免由于网络或者节点暂时繁忙而导致拉取数据失败，而是可以多重试几次，保证数据拉取的健壮性，避免贸然的失败。可以使用 spark.shuffle.io.maxRetries 和spark.shuffle.io.retryWait来配置最大重试次数与重试时间间隔。

日志中是说，这个shuffle-client一直连接超时，然后不断重试，直到将重试次数用尽。如果我们配置的最大重试次数为15次，重试间隔为20s的话，这样一个task不断重试下来就要推迟五分钟，如果很多的task推迟，后果很严重。

首先介绍一下shuffle client， spark中有两种shuffle client。一种是blockTransferService，用于拉取由spark自身管理的数据；另外一种是 ExternalShuffleClient，是用于拉取外部shuffle 服务的数据。常用的ExternalShuffleService是yarn上的shuffle service，它独立运行在yarn集群上的每个nodemanager之上，用于管理spark在运行阶段生成的shuffle数据，因此spark上的executor就不用自己管理自己的shuffle 数据。这也就为executor的动态回收提供了可能，因此如果没有额外的shuffle Service帮助这些executor管理他们的shuffle数据，如果一个executor回收掉了，那么这些shuffle数据也就不可见。因此在spark中，如果要使用executor动态回收，必须要有对应的外部shuffle Service。

前面说了有两种shuffle client，blockTransferService是用于拉取由spark自身管理的数据，现在有了ExternalShuffleService用于管理shuffle 数据，那么blockTransferService还有什么作用呢？那就是拉取Broadcast数据。

上面的日志也是说重试时发生在reading broadcast variable阶段。

通过对日志进行详细的分析,问题如下:

executorA 要拉取Broadcast变量，向executorB建立连接，成功。
建立连接成功之后，由于executorB到达最大空闲时间，被动态回收。
executorA取数据时候发生超时，然后重试，重试必然会失败。
不断重试，直到重试此处用尽，之后executorA向Driver索要数据，成功。

整个流程下来，这个task并没有失败，但是花费了大量的时间在不断的重试之上。

优化方案

通过对问题深入的分析，发现问题出现在RetryingBlockFetcher的重试逻辑。

其重试逻辑如下:

如果当前异常为IOException(网络也是一种IO)。
并且此时还有重试次数未用尽，那就继续重试。

但是当初设计这个重试逻辑的人可能忽略了ExecutorDynamicAllocation，因为executor很容易被回收，当fetch数据时相关的节点已经死掉时，也会抛出IO异常，因此这会触发RetryingBlockFetcher的重试逻辑，但是这样的重试显然是毫无意义的，因此你永远不可能向一个已经死掉的executor索要数据。

因此，我对此重试进行了优化。

设置一种新的消息类型, IsExecutorAlive.在BlockTransferService捕获到IOException时，发往driver。
driver根据消息中的executorID来查找自己维护的一个以executorId为key的map，时间复杂度为o(1)，如果此executorId在map中则代表存活，否则，该Executor已经被回收.
回复executorId对应的Executor状态给索要信息的executor。
根据返回结果，如果该executor依然存活，则重试，否则，抛出ExecutorDeadException，重试结束。

核心代码如下:

 1    try { 2                new OneForOneBlockFetcher(client, appId, execId, blockIds, listener, 3                  transportConf, tempFileManager).start() 4              } catch { 5                case e: IOException => 6                  Try { 7                    driverEndPointRef.askSync[Boolean](IsExecutorAlive(execId)) 8                  } match { 9                    case Success(v) if v == false =>10                      throw new ExecutorDeadException(s"The relative remote executor(Id: $execId)," +11                        " which maintains the block data to fetch is dead.")12                    case _ => throw e13                  }14              }

通过对shuffle-client(blockTransferService)重试逻辑的优化，我们可以避免无意义的重试，高效率的进行数据传输，提高应用性能。

Reliable Fetch

前面提到了Can fetch, fetch efficiently，保证了可以传输任何数据，可以高效率的传输数据，数据传输的可靠性也是必要的，最后一部分聊一聊我们针对spark shuffle数据传输的可靠性做的优化。

描述

前面已经讲过spark shuffle过程中有大量的网络传输，也讲过shuffle read端fetch数据的过程。既然有大量的网络传输，那么就可能会有数据传输出错，所以对数据的校验是必不可少的。

shuffle read端在拉取到数据之后，首先会进行数据校验，然后进行后续的计算，如果该校验没有校验出数据的问题，而在后续的计算过程中发现该数据已经损坏，那么就会导致该task失败。

会报以下类似异常.

118/11/13 08:10:08 INFO client.TransportClientFactory: Successfully created connection to 2hadoop2997.lt.163.org/hostIp:7337 after 0 ms (0 ms spent in 3bootstraps) 18/11/13 08:10:08 ERROR util.Utils: Aborting task 4java.io.IOException: FAILED_TO_UNCOMPRESS(5) at 5org.xerial.snappy.SnappyNative.throw_error(SnappyNative.java:98)6 at org.xerial.snappy.SnappyNative.rawUncompress(Native Method) at7 org.xerial.snappy.Snappy.rawUncompress(Snappy.java:474) at

这个异常是在后续计算过程中报的，说明目前的spark shuffle 数据校验机制存在问题。

首先描述一下在一个相关PR SPARK-26089合入之前存在的问题.

只校验使用数据压缩格式(例如snappy,lz4)的数据，而非压缩的数据不进行校验。
只能校验小于maxBytesInFlight/3(默认maxBytesInflight为48M)的数据,大小有局限
采用创建的一个outputStream,然后将InputStream传入，然后再基于这个outputStream创建inputStream的方式来校验，会浪费内存

相关PR SPARK-26089合入解决了部分问题:

针对较大的数据，也可以校验，但是只校验开头的一小部分，后面的数据不进行校验，如果后面的数据出错依然会造成task失败
采用新的校验方法取代之前的流拷贝校验方法，内存浪费情况得到改善。

但是依然存在以下问题:

无法校验未使用数据压缩格式的数据，谁又能确定不使用压缩格式就不出错呢？
针对较大的数据，只校验起始部分，依然存在后续数据corrupt的风险

优化方案

我们通过针对线上的流数据corrupt异常分析以及对目前spark的校验机制分析，提出了一个相较完善的Spark shuffle 数据校验机制。

首先，我们需要选择一种数据通信校验码。通过对比了md5, sha系列，以及crc32等几种校验码，我们选取了crc32，因此crc它快速而又简单，完全满足生产需求，hadoop也是使用crc来作为数据校验码.

我们的方案简单描述如下:

shuffle map阶段针对每个partition计算其crc值，将这些crc值存储
在shuffle read阶段拉取数据时，将数据对应的crc值与数据一起发送
shuffle read端针对拉取的数据重新计算crc值，与原有的crc值进行比对，比对相同，则代表数据传输没有问题，反之，有问题。

下面是具体实现。

Shuffle Write Phase

首先简单介绍一下shuffle write。shuffle writer分为三种，BypassMergeSortShuffleWriter, SortShuffleWriter和UnsafeShuffleWriter. BypassShuffleWriter最后写的shuffle block组织方式与后两种不同，后两种shuffle writer的shuffle block文件组织方式是相同的。

如下图所示.

Spark Shuffle在网易的优化_大数据技术_05

由图可见，如果一个shuffle过程有m个mapper, n个reducer。那么BypassShuffleWriter会创建 m*n个shuffle文件，如果m和n都比较大，比如m=n=5000，那么就会创建2500万个文件，这很可怕，所以BypassShuffleWriter默认只会在reducer个数少于200的时候使用，可以通过spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold配置这个参数。

而SortShuffleWriter和UnsafeShuffleWriter的组织shuffle文件的方法是一样的，这是针对BypassShuffleWriter的改进。由图可见，这两种shuffleWriter只会针对一个mapTask创建一个shuffle文件，建立一个索引文件记录每个划分之后的partition数据在这个文件中的偏移量(BypassShuffleWriter也有这样的索引文件)。这样每个mapTask只创建了两个文件，一个数据文件，一个索引文件，大大减小了文件的数量，减小了系统的压力。

而我们会在shuffle阶段数据处理完成之后，根据索引文件中记录的每个partition的偏移量计算每个partition的crc值，这个计算过程是很快的，crc是一个高效的校验码，而且通常(后两种ShuffleWriter是通常使用的)我们只需打开一个输入流，从头计算到尾，这是一个很高效的过程。

计算完成之后，我们将这些计算的crc值也存到到前面提到的shuffle索引文件，组织方式如下图。

Spark Shuffle在网易的优化_大数据技术_06

原有的index文件保存的是每个分区的偏移量，都是long类型，每个偏移量占用8字节，因此其长度是8的倍数。

如果我们在原有的index文件后面添加计算的crc值，我们会加一个标志位，占用一个字节，之后的每个crc32值都是一个long类型，占用8字节，这样新的index文件长度就是(8y+1)，永远不可能是8的倍数，而原有的shuffle index文件长度一定是8的倍数，这样ExternalSHuffleService也能都轻易识别出我们是否使用了crc校验，和老版本的spark进行兼容。

Shuffle Read Phase

前面已经提到过shuffle fetch数据的过程，只不过这里会在读数据时候，将map阶段计算的对应partition部分的crc值也一起拉取过来，然后与拉取过来的数据重新计算得到的crc值进行对比。

前面也提到过，如果一批拉取的数据的量小于spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem是会将数据全部放在内存中的，只有超过这个数量才会将远端的数据先落磁盘然后之后再读取，因此保存在磁盘中的数据，包括本地的shuffle block文件与远端拉取落磁盘的文件。

针对远端拉取过来放在内存中的数据，由于其本身就在内存，因此对其计算crc值是十分迅速的，而且内存中inputStream支持reset操作，我们在计算crc之后，进行一下reset操作，就可以继续将这个inputStream用于后续的task计算。

而针对在磁盘中数据，我们对其计算crc值，前面提过了crc是一个高效的校验码，这个过程也是很快的，在将从磁盘数据得到的inputStream计算完之后，只需要将该inputStream关掉，然后重新从这个磁盘文件创建一个新的inputStream用于后续的task计算。

而在整个map阶段和reduce阶段，计算crc值只需要一个几十kb的缓冲区。

在shuffle read端计算完crc值之后，可以跟原来的crc值对比，如果对比一致，则代表该数据没有问题，否则就要进行一系列的处理逻辑，此处不再赘述。

这样，我们的shuffle校验机制就针对目前的spark shuffle校验机制进行了完善，可以校验非压缩的数据，可以校验任意大小的数据，cover所有场景。

性能测试

我们使用tpcds测试工具，针对1t和10t的数据进行了该校验算法的性能测试，其测试结果表明该算法不会对spark本身的执行性能造成影响，且在10T测试数据下，由于最老版本的shuffle校验采用流拷贝，可能开销比较重，我们的shuffle校验机制，对比其有轻微的性能提升。针对最近合入的相关PR SPARK-26089，我们还没有进行性能测试对比，但是相信，我们的shuffle校验机制对比其不会有性能下降。