一、背景
OPPO大數(shù)據(jù)平臺(tái)目前有 20+個(gè)服務(wù)組件，數(shù)據(jù)量超 1EB，離線任務(wù)數(shù)近百萬(wàn)，實(shí)時(shí)任務(wù)數(shù)千，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)分析師超千人。這也帶來(lái)了系統(tǒng)復(fù)雜度的問(wèn)題，一方面是用戶(hù)經(jīng)常對(duì)自己的任務(wù)運(yùn)行狀況“摸不著頭腦”，不管是性能問(wèn)題，還是參數(shù)配置問(wèn)題，甚至是一些常見(jiàn)的權(quán)限報(bào)錯(cuò)問(wèn)題，都需要咨詢(xún)平臺(tái)給出具體的解決方案;另一方面是平臺(tái)面對(duì)各類(lèi)繁雜任務(wù)，運(yùn)維人員經(jīng)常需要對(duì)任務(wù)故障定位和排除，由于任務(wù)鏈路長(zhǎng)，組件日志多，運(yùn)維壓力大。因此急需對(duì)任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和診斷，不僅要能夠幫助用戶(hù)快速定位異常問(wèn)題，還需給出具體的建議和優(yōu)化方案，同時(shí)還能治理各類(lèi)“僵尸”和不合理任務(wù)，從而達(dá)到降本增效的目的。據(jù)調(diào)研，目前業(yè)界尚無(wú)成熟的開(kāi)源任務(wù)診斷平臺(tái)。為此我們開(kāi)發(fā)了大數(shù)據(jù)診斷平臺(tái)，通過(guò)診斷平臺(tái)周優(yōu)化任務(wù)實(shí)例數(shù)超 2 萬(wàn)，取得了良好的效果。
“羅盤(pán)”(Compass)便是基于 OPPO 內(nèi)部大數(shù)據(jù)診斷平臺(tái)的開(kāi)源項(xiàng)目，可用于診斷 DolphinScheduler、Airflow 等調(diào)度平臺(tái)上所運(yùn)行的大數(shù)據(jù)任務(wù)。我們希望通過(guò)“羅盤(pán)”(Compass)回饋開(kāi)源社區(qū)，也希望更多人參與進(jìn)來(lái)，共同解決任務(wù)診斷的痛點(diǎn)和難題。
二、羅盤(pán)核心功能
羅盤(pán)目前已支持以下功能和特性：
非侵入式，即時(shí)診斷，無(wú)需修改已有的調(diào)度平臺(tái)，即可體驗(yàn)診斷效果。
支持多種主流調(diào)度平臺(tái)，例如 DolphinScheduler、Airflow 或自研等。
支持多版本 Spark、Hadoop 2.x 和 3.x 任務(wù)日志診斷和解析。
支持工作流層異常診斷，識(shí)別各種失敗和基線耗時(shí)異常問(wèn)題。
支持引擎層異常診斷，包含數(shù)據(jù)傾斜、大表掃描、內(nèi)存浪費(fèi)等 14 種異常類(lèi)型。
支持各種日志匹配規(guī)則編寫(xiě)和異常閾值調(diào)整，可自行根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景優(yōu)化。
羅盤(pán)已支持診斷類(lèi)型概覽：
(一)非侵入式，即時(shí)診斷
這里以 DolphinScheduler 調(diào)度平臺(tái)為例。
從架構(gòu)上看，MasterServer 主要負(fù)責(zé) DAG 任務(wù)切分、任務(wù)提交監(jiān)控并持久化任務(wù)實(shí)例數(shù)據(jù)到 DB 中，WorkerServer 主要負(fù)責(zé)任務(wù)的執(zhí)行和提供日志服務(wù)，同時(shí)在 UI 提供了查看遠(yuǎn)程日志的功能。為了能夠獲取任務(wù)元數(shù)據(jù)和相關(guān)日志進(jìn)行診斷，一個(gè)方式是在 MasterServer 中監(jiān)聽(tīng)任務(wù)狀態(tài)事件，另一個(gè)方式是訂閱 MySQL binlog 日志。為了減少對(duì) DolphinScheduler 的修改，我們采取了第二種方式。
因此只需要在 DolphinScheduler 創(chuàng)建一個(gè)工作流，并運(yùn)行，等待運(yùn)行結(jié)束，我們便可在羅盤(pán)上看到該任務(wù)運(yùn)行失敗等異常。
羅盤(pán)不但實(shí)現(xiàn)了對(duì)調(diào)度平臺(tái)的解耦，還能在任務(wù)運(yùn)行結(jié)束后即時(shí)診斷，同時(shí)提供了豐富的 UI 展示服務(wù)。如果您不需要我們提供的 UI 服務(wù)，那也可以直接查詢(xún)羅盤(pán)診斷的元數(shù)據(jù)，展示在需要的地方。
(二)工作流層異常診斷
對(duì)于工作流層的任務(wù)實(shí)例，常見(jiàn)問(wèn)題可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是失敗的任務(wù)，例如首次失敗、最終運(yùn)行失敗和長(zhǎng)期失敗;另一類(lèi)是耗時(shí)異常的任務(wù)，例如基線時(shí)間異常、基線耗時(shí)異常和運(yùn)行耗時(shí)長(zhǎng)。
診斷失敗的任務(wù)
用戶(hù)經(jīng)常忽略首次失敗，甚至加大重試次數(shù)，如果不重視，最終可能會(huì)演變?yōu)樽罱K失敗。羅盤(pán)記錄和診斷分析了每次失敗的原因，不僅可以為用戶(hù)快速定位問(wèn)題，還可以在故障回溯時(shí)找到根因。對(duì)于長(zhǎng)期失敗的任務(wù)，需要通知用戶(hù)整改或清理，避免造成資源浪費(fèi)。
診斷耗時(shí)異常的任務(wù)
針對(duì)需要 SLA 保障的任務(wù)，羅盤(pán)不僅分析了相對(duì)于歷史正常結(jié)束時(shí)間，是否提前結(jié)束或者晚點(diǎn)結(jié)束的任務(wù)，即基線時(shí)間異常，也分析了相對(duì)于歷史正常運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，是否運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或者過(guò)短的任務(wù)，即基線耗時(shí)異常。對(duì)于運(yùn)行耗時(shí)長(zhǎng)的任務(wù)，例如超過(guò)幾個(gè)小時(shí)以上的大任務(wù)，用戶(hù)和平臺(tái)都需要分析是任務(wù)本身的問(wèn)題，還是平臺(tái)的問(wèn)題。
(三)Spark 引擎層異常診斷
對(duì)于 Spark 任務(wù)，常見(jiàn)的問(wèn)題可以歸為三類(lèi)：一類(lèi)是運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò)，另一類(lèi)是運(yùn)行時(shí)效率，最后一類(lèi)是資源使用率問(wèn)題。
診斷運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò)異常
引擎層常見(jiàn)報(bào)錯(cuò)有 sql 失敗、shuffle 失敗和內(nèi)存溢出等。此類(lèi)報(bào)錯(cuò)具有明顯的日志特征，可根據(jù)關(guān)鍵字提取分類(lèi)，使用已有的知識(shí)庫(kù)，提供給用戶(hù)具體的解決方案，提升用戶(hù)體驗(yàn)和效率。
羅盤(pán)提供了 sql 失敗日志分析的規(guī)則，通常涉及到操作權(quán)限，庫(kù)表不存在及語(yǔ)法等問(wèn)題，此類(lèi)問(wèn)題可直接指引用戶(hù)去申請(qǐng)權(quán)限。
shuffle 問(wèn)題會(huì)嚴(yán)重影響任務(wù)運(yùn)行甚至導(dǎo)致失敗，需要重點(diǎn)關(guān)注，如果您目前沒(méi)有更好的解決方案，也可以參考 OPPO 開(kāi)源的高性能遠(yuǎn)程 shuffle 服務(wù)。
內(nèi)存溢出也是經(jīng)常導(dǎo)致任務(wù)失敗的一大問(wèn)題，可提取關(guān)鍵日志診斷分析并建議用戶(hù)優(yōu)化內(nèi)存配置參數(shù)。
除了以上問(wèn)題，羅盤(pán)還提供了 40+的日志識(shí)別規(guī)則及建議，也可自行根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景擴(kuò)展識(shí)別規(guī)則。
診斷運(yùn)行時(shí)效率異常
如果任務(wù)執(zhí)行耗時(shí)較長(zhǎng)或者突然變慢，用戶(hù)直接在調(diào)度平臺(tái)無(wú)法判斷是任務(wù)自身問(wèn)題，還是調(diào)度平臺(tái)問(wèn)題，亦或是計(jì)算引擎的問(wèn)題。為了排查 Spark 引擎，一般需要專(zhuān)業(yè)分析 SparkUI，比較不直觀。羅盤(pán)對(duì)影響引擎執(zhí)行效率的問(wèn)題做了全面的檢測(cè)，覆蓋大表掃描，數(shù)據(jù)傾斜，Task 長(zhǎng)尾，全局排序，OOM 風(fēng)險(xiǎn)，Job/stage 耗時(shí)異常，HDFS 卡頓，推測(cè)執(zhí)行 Task 過(guò)多等問(wèn)題。
大表掃描
羅盤(pán)對(duì)執(zhí)行的 SQL 掃描表行數(shù)，直觀呈現(xiàn)在表格中。如果用戶(hù)沒(méi)有進(jìn)行分區(qū)條件篩選，可能會(huì)發(fā)生全表掃描，需要提醒用戶(hù)優(yōu)化 SQL，避免導(dǎo)致內(nèi)存溢出和影響集群，以提升運(yùn)行效率。
數(shù)據(jù)傾斜
羅盤(pán)檢測(cè)每個(gè) Task 的數(shù)據(jù)處理量并判斷數(shù)據(jù)是否傾斜。當(dāng)數(shù)據(jù)傾斜時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)內(nèi)存溢出，計(jì)算資源利用率低，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間超出預(yù)期。
Task 長(zhǎng)尾
羅盤(pán)檢測(cè)所有 Task 的耗時(shí)，并按 Stage 呈現(xiàn)在柱狀圖中，方便用戶(hù)判斷是哪個(gè) Stage 執(zhí)行耗時(shí)異常。形成的原因一般是讀取數(shù)據(jù)過(guò)多或讀取數(shù)據(jù)慢。如果是數(shù)據(jù)傾斜造成讀取數(shù)據(jù)過(guò)多，則按數(shù)據(jù)傾斜方式處理。如果同時(shí) HDFS 發(fā)生卡頓，則會(huì)導(dǎo)致讀取數(shù)據(jù)慢，則需要排查集群?jiǎn)栴}。
全局排序異常
用戶(hù)經(jīng)常在 SQL 中使用了排序函數(shù)卻不加分區(qū)限制，會(huì)導(dǎo)致全局排序。如果只有一個(gè) Task 處理數(shù)據(jù)，需要建議用戶(hù)重新分區(qū)，避免造成資源浪費(fèi)和影響運(yùn)行效率。
OOM 預(yù)警分析
羅盤(pán)檢測(cè)執(zhí)行 SQL 廣播內(nèi)存占比，當(dāng)廣播數(shù)據(jù)過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致 driver 或 executor 出現(xiàn) OOM 風(fēng)險(xiǎn)，需要提醒用戶(hù)禁用廣播或取消強(qiáng)制廣播，必要時(shí)申請(qǐng)?jiān)黾觾?nèi)存。
Job/stage 耗時(shí)異常
羅盤(pán)計(jì)算每個(gè) Job/stage 實(shí)際計(jì)算時(shí)間和空閑時(shí)間，一般是資源不足時(shí)出現(xiàn)，需要關(guān)注集群資源問(wèn)題。
HDFS 卡頓
當(dāng)出現(xiàn) HDFS 卡頓時(shí)，會(huì)影響 Task 讀取數(shù)據(jù)速率，從而影響執(zhí)行效率，需要關(guān)注 HDFS 集群運(yùn)行狀態(tài)。
推測(cè)執(zhí)行 Task 過(guò)多
推測(cè)執(zhí)行(speculative)是指作業(yè)執(zhí)行單元 Task 在同一個(gè) Stage 中的執(zhí)行時(shí)間相比其他 Task 執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)，在其他 Executor 發(fā)起相同 Task 執(zhí)行，先完成的 Task 將 Kill 另個(gè) Task, 并取得結(jié)果。需要關(guān)注集群運(yùn)行狀態(tài)。
診斷資源使用率異常
對(duì)于用戶(hù)不確定任務(wù) CPU 和內(nèi)存使用情況，不知道怎么申請(qǐng)多大規(guī)格資源的問(wèn)題，羅盤(pán)直觀呈現(xiàn)了 CPU 和內(nèi)存使用占比，方便用戶(hù)優(yōu)化資源配置參數(shù)，以節(jié)約資源成本。
羅盤(pán)還提供了 GC 日志分析功能，可查看執(zhí)行過(guò)程 GC 是否存在性能問(wèn)題。
(四)一鍵診斷、報(bào)告總覽等功能
除了以上功能，我們還提供了一鍵診斷的功能，為用戶(hù)提供詳細(xì)的診斷報(bào)告。同時(shí)還有報(bào)告總覽數(shù)據(jù)和白名單功能等。
三、羅盤(pán)技術(shù)架構(gòu)
羅盤(pán)主要由同步工作流層任務(wù)元數(shù)據(jù)模塊、同步 Yarn/SparkApp元數(shù)據(jù)模塊、關(guān)聯(lián)工作流層/引擎層 App 元數(shù)據(jù)模塊、工作流任務(wù)異常檢測(cè)模塊，引擎層異常檢測(cè)模塊，Portal 展示模塊組成。
整體架構(gòu)圖
整體架構(gòu)分 3 層：
第一層為對(duì)接外部系統(tǒng)，包括調(diào)度器、Yarn、HistoryServer、HDFS 等系統(tǒng)，同步元數(shù)據(jù)、集群狀態(tài)、運(yùn)行環(huán)境狀態(tài)、日志等到診斷系統(tǒng)分析;
第二層為架構(gòu)層，包括數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)&模型標(biāo)準(zhǔn)化、異常檢測(cè)、診斷 Portal 模塊;
第三層為基礎(chǔ)組件層，包括 MySQL、Elasticsearch、Kafka、Redis 等組件。
具體模塊流程階段：
(1)數(shù)據(jù)采集階段：從調(diào)度系統(tǒng)將用戶(hù)、DAG、作業(yè)、執(zhí)行記錄等工作流元數(shù)據(jù)同步至診斷系統(tǒng);定時(shí)同步 Yarn ResourceManager、Spark HistoryServer App 元數(shù)據(jù)至診斷系統(tǒng)，標(biāo)志作業(yè)運(yùn)行指標(biāo)存儲(chǔ)路徑，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理階段作基礎(chǔ);
(2)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)&模型標(biāo)準(zhǔn)化階段：將分步采集的工作流執(zhí)行記錄、Spark App、Yarn App、集群運(yùn)行環(huán)境配置等數(shù)據(jù)通過(guò) ApplicationID 介質(zhì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，此時(shí)，工作流層與引擎層元數(shù)據(jù)已關(guān)聯(lián)完畢，得到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模型(user, dag, task, application, clusterConfig, time);
(3)工作流層&引擎層異常檢測(cè)階段：至此已經(jīng)獲得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模型，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)一步 Workflow 異常檢測(cè)流程，同時(shí)平臺(tái)維護(hù)著一套沉淀多年的數(shù)據(jù)治理知識(shí)庫(kù)，加載知識(shí)庫(kù)到標(biāo)準(zhǔn)模型，通過(guò)啟發(fā)式規(guī)則，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型的指標(biāo)數(shù)據(jù)、日志同時(shí)進(jìn)行異常挖掘，結(jié)合集群狀態(tài)及運(yùn)行是環(huán)境狀態(tài)，分析得出工作流層、引擎層異常結(jié)果;
(4)業(yè)務(wù)視圖：存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)，提供給用戶(hù)任務(wù)概覽、工作流層任務(wù)診斷、引擎層作業(yè) Application 診斷，工作流層展示調(diào)度器執(zhí)行任務(wù)引發(fā)的異常，如任務(wù)失敗、回環(huán)任務(wù)、基線偏離任務(wù)等問(wèn)題，計(jì)算引擎層展示 Spark 作業(yè)執(zhí)行引發(fā)的耗時(shí)、資源使用、運(yùn)行時(shí)問(wèn)題;
四、DolphinScheduler & Compass
DolphinScheduler 是一個(gè)分布式和可擴(kuò)展的開(kāi)源工作流協(xié)調(diào)平臺(tái)，具有強(qiáng)大的 DAG 可視化界面，有著豐富的使用場(chǎng)景，提供 Spark、Hive 和 Flink 等 30+種類(lèi)型的任務(wù)，可靠性高和拓展性強(qiáng)。DolphinScheduler 經(jīng)歷了多年的實(shí)踐和積累，已經(jīng)成為了一個(gè)成熟的開(kāi)源項(xiàng)目，并有著廣泛的用戶(hù)群體。
(一)部署體驗(yàn)
這里我們以 DolphinScheduler(2.0.6 版本)為例，體驗(yàn)如何快速集成羅盤(pán)。如果你還沒(méi)有部署 DolphinScheduler，可參考官網(wǎng)部署指南。如果你已經(jīng)在使用 DolphinScheduler，那么只需要部署羅盤(pán)即可。羅盤(pán)支持單機(jī)和集群部署，如果你想要快速體驗(yàn)羅盤(pán)的功能，可使用單機(jī)部署模式，羅盤(pán)依賴(lài) Kafka、Redis、zookeeper 和 ElasticSearch，需要提前安裝，依賴(lài)服務(wù)完成后即可通過(guò)部署腳本進(jìn)行羅盤(pán)部署：
代碼編譯
修改配置
一鍵部署
(二)使用示例
首先在DolphinScheduler 創(chuàng)建好項(xiàng)目，
然后創(chuàng)建一個(gè) SPARK 任務(wù)的工作流，
最后上線該任務(wù)和運(yùn)行。
打開(kāi)羅盤(pán) Web UI，默認(rèn)路徑為-，輸入 DolphinScheduler 的賬號(hào)密碼，羅盤(pán)自動(dòng)同步了 DolphinScheduler 用戶(hù)信息。
最后進(jìn)入任務(wù)運(yùn)行頁(yè)面，便可以看到所有的異常任務(wù)診斷信息。
五、羅盤(pán)開(kāi)源規(guī)劃
羅盤(pán)主要圍繞離線調(diào)度任務(wù)、計(jì)算引擎兩個(gè)方面對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定位分析，使用豐富的知識(shí)庫(kù)，提供給用戶(hù)解決優(yōu)化方案，同時(shí)達(dá)到降本增效的目的。
目前已開(kāi)源部分主要包含對(duì)任務(wù)工作流和 Spark 引擎層的問(wèn)題診斷，不久將發(fā)布針對(duì) Flink 任務(wù)的異常和資源問(wèn)題診斷。
未來(lái)將引入更深層次的算法和診斷模型，實(shí)現(xiàn)去規(guī)則和閾值，使異常診斷更加智能化。
六、參與貢獻(xiàn)
Github項(xiàng)目名稱(chēng)：cubefs/compass
歡迎參與貢獻(xiàn)，如果您有需求或建議可以提 issue 到 Github，我們將及時(shí)為您解答。
關(guān)于安第斯智能云
OPPO 安第斯智能云(AndesBrain)是服務(wù)個(gè)人、家庭與開(kāi)發(fā)者的泛終端智能云，致力于“讓終端更智能”。作為 OPPO 三大核心技術(shù)之一，安第斯智能云提供端云協(xié)同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與智能計(jì)算服務(wù)，是萬(wàn)物互融的“數(shù)智大腦”。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。 ）
