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Spark Streaming 容错机制详解

article 2024/11/17 21:21:33

Spark Streaming 是 Spark 生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理（micro-batch）的方式将实时流数据进行分片处理，每个批次的计算本质上是 Spark 的批处理作业。为了保证数据的准确性和系统的可靠性，Spark Streaming 实现了多种容错机制，包括数据恢复、任务失败重试、元数据恢复等。

接下来，我们将从底层原理和源代码的角度详细解释 Spark Streaming 是如何实现容错的。

1. 容错的必要性

在处理实时数据时，可能会遇到各种问题，如：

节点或任务失败
网络中断导致的数据丢失
数据源或接收器的暂时不可用
驱动程序或执行程序的重启

Spark Streaming 的容错机制保证了系统可以在这些情况下尽可能恢复数据和任务，确保处理的准确性和系统的稳定性。

2. 容错的基本机制

Spark Streaming 的容错机制主要依赖于以下几个关键概念和技术：

元数据的容错性：通过将流式计算的元数据（如批次信息）持久化，以确保在失败时可以恢复这些元数据。
数据源的重放能力：Spark Streaming 要求数据源支持数据重放功能，以便在任务失败后能够重新获取丢失的数据。
DAG（有向无环图）任务调度的重试机制：类似于 Spark 批处理，Spark Streaming 也依赖于 Spark 的 DAG 任务调度机制来实现任务的重试和容错。

下面从每个层面进行详细的探讨。

3. 数据恢复机制

数据的可靠性是流处理中的核心问题。Spark Streaming 中，数据恢复的机制主要依赖于：

Write Ahead Logs (WAL)：一种通过日志先行记录机制实现数据的可靠性。
Checkpointing：用于存储批次的元数据和应用状态。

3.1 Write Ahead Logs (WAL)

Spark Streaming 通过 WAL 来持久化接收到的流数据，以确保即使在故障发生后，也能够重新读取丢失的流数据。

WAL 机制的工作原理：在数据进入 Spark Streaming 系统时，首先会将数据写入 WAL。WAL 会将数据持久化到分布式存储系统（如 HDFS）中。这样，即使在任务或节点失败时，也可以从 WAL 中重新读取数据。
WAL 的持久化机制：WAL 是针对每个微批次的输入数据进行持久化。数据先被接收到驱动程序，然后被写入 WAL。当成功将数据写入 WAL 后，才会将其分发到各个 Executor 进行处理。

在源代码中，WAL 的实现涉及到 ReceivedBlockHandler 接口，该接口的实现类 WriteAheadLogBasedBlockHandler 负责将接收到的块写入日志。其核心代码如下：

class WriteAheadLogBasedBlockHandler(
    logManager: WriteAheadLogManager,
    blockManager: BlockManager,
    streamId: Int,
    conf: SparkConf
) extends ReceivedBlockHandler {

  override def storeBlock(streamId: Int, receivedBlock: ReceivedBlock): ReceivedBlockStoreResult = {
    val blockId = BlockId.apply(generateBlockId())
    val serializedBlock = serializeBlock(receivedBlock)
    // 将接收到的数据持久化到 WAL 中
    val logData = new WriteAheadLogRecord(serializedBlock)
    logManager.write(logData, System.currentTimeMillis)
    
    // 在完成持久化后，将其交给 BlockManager
    blockManager.putBlockData(blockId, serializedBlock, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
    new WriteAheadLogBasedBlockStoreResult(blockId, logData)
  }
}

通过这个 storeBlock() 方法，数据被先写入 WAL 中，然后交由 BlockManager 进行实际的内存和磁盘存储。

3.2 Checkpointing

Spark Streaming 还支持 Checkpointing，它是另一种确保容错的机制。Checkpointing 主要用于持久化应用状态和元数据，以便在故障后能够恢复处理流程。

元数据的 checkpoint：用于保存每个微批次的处理信息（如偏移量和任务状态）。
应用状态的 checkpoint：当应用使用有状态操作（如 updateStateByKey）时，状态也会被持久化到 checkpoint 中。

在源代码中，StreamingContext 类负责 checkpoint 的管理。以下是 Spark Streaming 中的 StreamingContext 的部分代码片段，它展示了如何初始化和处理 checkpoint：

class StreamingContext private[spark] (
    @transient private val conf: SparkConf,
    @transient private val checkpointPath: String
  ) extends Logging {

  private val checkpointDir = checkpointPath
  private var checkpointWriter: CheckpointWriter = _

  def checkpoint(directory: String): Unit = {
    this.checkpointDir = directory
    if (checkpointWriter == null) {
      checkpointWriter = new CheckpointWriter(checkpointDir, sc.env.blockManager)
    }
  }

  def getCheckpointWriter: CheckpointWriter = checkpointWriter
}

在 checkpoint() 方法中，系统为 StreamingContext 创建了一个 CheckpointWriter，负责将状态和元数据写入 checkpoint 目录。
当系统发生故障时，Spark Streaming 可以通过恢复这些 checkpoint 数据来恢复上一个批次的状态和处理过程。

4. 任务失败重试机制

Spark Streaming 依赖 Spark 的核心调度机制，因此在任务失败时，重试机制与 Spark 批处理的任务重试机制类似。

4.1 DAG 任务调度的重试

在 Spark 中，任务是通过构建有向无环图（DAG）来调度的。对于每个微批次，Spark Streaming 会将计算操作转换为一系列的 RDD 操作，这些操作构成了一个 DAG。当某个任务失败时，Spark 的调度器会根据 DAG 的拓扑重新调度任务。

任务重试机制：如果某个任务在 Executor 中失败，Spark 调度器会根据失败的原因重新调度该任务。默认情况下，Spark 会尝试重试 4 次（可以通过 spark.task.maxFailures 参数配置）。

在 DAGScheduler 中，任务失败后的处理代码如下：

private def handleTaskFailure(task: Task[_], reason: TaskFailedReason): Unit = {
  val stage = task.stageAttemptId
  if (stage != null) {
    val taskIndex = task.index
    stage.failures += 1
    if (stage.failures < maxTaskFailures) {
      // 重试该任务
      submitTask(stage, taskIndex)
    } else {
      // 如果失败次数过多，终止该阶段
      failStage(stage, reason)
    }
  }
}

submitTask(stage, taskIndex) 会重新提交任务，而 failStage() 则会在任务多次失败后终止该阶段的执行。

4.2 Spark Streaming 的 Batch 重试

Spark Streaming 是基于微批处理的，因此每个批次的任务失败后，系统会将失败的批次重新提交。批次的重新提交逻辑与 Spark 批处理任务类似，但 Spark Streaming 的一个特点是它依赖于 JobScheduler 类来管理批次的调度。

def handleBatchFailure(batchTime: Time, jobSet: JobSet): Unit = {
  logWarning(s"Batch $batchTime failed. Retrying ...")
  jobScheduler.submitJobSet(jobSet)
}

当某个批次处理失败时，handleBatchFailure() 会触发 JobScheduler 将该批次重新提交。

5. 状态恢复

对于有状态流处理，Spark Streaming 允许用户在每个批次更新状态，并将这些状态存储到 checkpoint 中。状态恢复是 Spark Streaming 容错机制的一个关键部分，它能够确保在节点或任务失败后，状态能够从 checkpoint 恢复。

5.1 状态的更新和保存

在 Spark Streaming 中，使用 updateStateByKey 这样的操作会生成有状态的 RDD，这些状态会随着批次更新并被持久化到 checkpoint 中。

在每个批次中，状态会通过 StateDStream 进行更新。
状态的更新是通过 updateFunc 函数来完成的，该函数会根据每个 key 的新值和旧状态来更新状态。

def updateStateByKey[S: ClassTag](
    updateFunc: (Seq[V], Option[S]) => Option[S],
    partitioner: Partitioner
  ): DStream[(K, S)] = {
  
  new StateDStream(this, updateFunc, partitioner)
}

当任务失败时，Spark Streaming 可以从 checkpoint 中恢复这些状态，从而确保即使发生故障，系统也能从上次的状态继续处理数据。

6. 任务级别的容错

在 Executor 层，Spark Streaming 使用了标准的 Spark 容错机制来管理任务级别的容错。

Task 重启：如果某个 Task 失败，Spark 会根据 Task 的重启策略（默认重试 4 次）进行重试。
Executor 重启：如果某个 Executor 失败，Spark 的集群管理器（如 YARN 或 Mesos）会自动为 Spark Streaming 重新启动一个新的 Executor 来执行任务。

7. 数据源的重放能力

Spark Streaming 要求数据源具备重放能力，例如 Kafka。在 Kafka 中，偏移量（offset）管理是实现容错的关键。Spark Streaming 通过 Kafka 的 offset 来追踪已经处理的数据。在任务失败后，Spark Streaming 可以根据偏移量重放消息，从而避免数据丢失。

在 Kafka 的 DirectStream 模式中，Spark Streaming 会定期保存 Kafka 的偏移量到 checkpoint 中。如果任务失败，则可以从 checkpoint 恢复偏移量，并从相应的 Kafka partition 重新读取数据。

def createDirectStream[K, V](
    ssc: StreamingContext,
    kafkaParams: Map[String, Object],
    topics: Set[String]
  ): InputDStream[ConsumerRecord[K, V]] = {
  
  new DirectKafkaInputDStream(ssc, kafkaParams, topics)
}

在 DirectKafkaInputDStream 中，Spark Streaming 会定期更新偏移量，以确保在故障发生后能够准确恢复并重放数据。