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经典大数据软件架构案例:酷狗音乐的大数据平台重构

2016-01-17 11:34:33

编者按:本文是酷狗音乐的架构师王劲对酷狗大数据架构重构的总结。酷狗音乐的大数据架构本身很经典,而这篇讲解了对原来的架构上进行重构的工作内容,总共分为重构的原因、新一代的大数据技术架构、踩过的坑、后续持续改进四个部分来给大家谈酷狗音乐大数据平台重构的过程。

眨眼就新的一年了,时间过的真快,趁这段时间一直在写总结的机会,也总结下上一年的工作经验,避免重复踩坑。酷狗音乐大数据平台重构整整经历了一年时间,大头的行为流水数据迁移到新平台稳定运行,在这过程中填过坑,挖过坑,为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。在此感谢酷狗团队成员的不懈努力,大部分从开始只知道大数据这个概念,到现在成为团队的技术支柱,感到很欣慰。

从重构原因,技术架构,踩过的坑,后续持续改进四个方面来描述酷狗音乐大数据平台重构的过程,在此抛砖引玉,这次的内容与6月份在高可用架构群分享的大数据技术实践的有点不同,技术架构做了些调整。

 

其实大数据平台是一个庞大的系统工程,整个建设周期很长,涉及的生态链很长(包括:数据采集、接入,清洗、存储计算、数据挖掘,可视化等环节,每个环节都可以当做一个复杂的系统来建设),风险也很大。

一、重构原因

在讲重构原因前,先介绍下原有的大数据平台架构,如下图:

从上图可知,主要基于Hadoop1.x+hive做离线计算(T+1),基于大数据平台的数据采集、数据接入、数据清洗、作业调度、平台监控几个环节存在的一些问题来列举下。

数据采集:

  1. 数据收集接口众多,且数据格式混乱,基本每个业务都有自己的上报接口
  2. 存在较大的重复开发成本
  3. 不能汇总上报,消耗客户端资源,以及网络流量
  4. 每个接口收集数据项和格式不统一,加大后期数据统计分析难度
  5. 各个接口实现质量并不高,存在被刷,泄密等风险

数据接入:

  1. 通过rsync同步文件,很难满足实时流计算的需求
  2. 接入数据出现异常后,很难排查及定位问题,需要很高的人力成本排查
  3. 业务系统数据通过Kettle每天全量同步到数据中心,同步时间长,导致依赖的作业经常会有延时现象

数据清洗:

  1. ETL集中在作业计算前进行处理
  2. 存在重复清洗

作业调度:

  1. 大部分作业通过crontab调度,作业多了后不利于管理
  2. 经常出现作业调度冲突

平台监控:

  1. 只有硬件与操作系统级监控
  2. 数据平台方面的监控等于空白

基于以上问题,结合在大数据中,数据的时效性越高,数据越有价值(如:实时个性化推荐系统,RTB系统,实时预警系统等)的理念,因此,开始大重构数据平台架构。

二、新一代大数据技术架构

在讲新一代大数据技术架构前,先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。

1.大数据特征:“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是“大数据”显著的4V特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。

2.大数据技术要解决的问题:大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下,通过非常快速(velocity)地采集、发现和分析,从大量(volumes)、多类别(variety)的数据中提取价值(value),将是IT领域新一代的技术与架构。

介绍了大数据的特性及大数据技术要解决的问题,我们先看看新一代大数据技术架构的数据流架构图:

(点击放大图像)

从这张图中,可以了解到大数据处理过程可以分为数据源、数据接入、数据清洗、数据缓存、存储计算、数据服务、数据消费等环节,每个环节都有具有高可用性、可扩展性等特性,都为下一个节点更好的服务打下基础。整个数据流过程都被数据质量监控系统监控,数据异常自动预警、告警。

新一代大数据整体技术架构如图:

(点击放大图像)

将大数据计算分为实时计算与离线计算,在整个集群中,奔着能实时计算的,一定走实时计算流处理,通过实时计算流来提高数据的时效性及数据价值,同时减轻集群的资源使用率集中现象。

整体架构从下往上解释下每层的作用:

数据实时采集:

主要用于数据源采集服务,从数据流架构图中,可以知道,数据源分为前端日志,服务端日志,业务系统数据。下面讲解数据是怎么采集接入的。

a.前端日志采集接入:

前端日志采集要求实时,可靠性,高可用性等特性。技术选型时,对开源的数据采集工具flume,scribe,chukwa测试对比,发现基本满足不了我们的业务场景需求。所以,选择基于kafka开发一套数据采集网关,来完成数据采集需求。数据采集网关的开发过程中走了一些弯路,最后采用nginx+lua开发,基于lua实现了kafka生产者协议。有兴趣同学可以去Github上看看,另一同事实现的,现在在github上比较活跃,被一些互联网公司应用于线上环境了。

b.后端日志采集接入:

FileCollect,考虑到很多线上环境的环境变量不能改动,为减少侵入式,目前是采用Go语言实现文件采集,年后也准备重构这块。

前端,服务端的数据采集整体架构如下图:

(点击放大图像)

c.业务数据接入

利用Canal通过MySQL的binlog机制实时同步业务增量数据。

数据统一接入:为了后面数据流环节的处理规范,所有的数据接入数据中心,必须通过数据采集网关转换统一上报给Kafka集群,避免后端多种接入方式的处理问题。

数据实时清洗(ETL):为了减轻存储计算集群的资源压力及数据可重用性角度考虑,把数据解压、解密、转义,部分简单的补全,异常数据处理等工作前移到数据流中处理,为后面环节的数据重用打下扎实的基础(实时计算与离线计算)。

数据缓存重用:为了避免大量数据流(400+亿条/天)写入HDFS,导致HDFS客户端不稳定现象及数据实时性考虑,把经过数据实时清洗后的数据重新写入Kafka并保留一定周期,离线计算(批处理)通过KG-Camus拉到HDFS(通过作业调度系统配置相应的作业计划),实时计算基于Storm/JStorm直接从Kafka消费,有很完美的解决方案storm-kafka组件。

离线计算(批处理):通过spark,spark SQL实现,整体性能比hive提高5—10倍,hive脚本都在转换为Spark/Spark SQL;部分复杂的作业还是通过Hive/Spark的方式实现。在离线计算中大部分公司都会涉及到数据仓库的问题,酷狗音乐也不例外,也有数据仓库的概念,只是我们在做存储分层设计时弱化了数据仓库概念。数据存储分层模型如下图:

(点击放大图像)

大数据平台数据存储模型分为:数据缓冲层Data Cache Layer(DCL)、数据明细层Data Detail Layer(DDL)、公共数据层(Common)、数据汇总层Data Summary Layer(DSL)、数据应用层Data Application Layer(DAL)、数据分析层(Analysis)、临时提数层(Temp)。

1)数据缓冲层(DCL):存储业务系统或者客户端上报的,经过解码、清洗、转换后的原始数据,为数据过滤做准备。

2)数据明细层(DDL):存储接口缓冲层数据经过过滤后的明细数据。

3)公共数据层(Common):主要存储维表数据与外部业务系统数据。

4)数据汇总层(DSL):存储对明细数据,按业务主题,与公共数据层数据进行管理后的用户行为主题数据、用户行为宽表数据、轻量汇总数据等。为数据应用层统计计算提供基础数据。数据汇总层的数据永久保存在集群中。

5)数据应用层(DAL):存储运营分析(Operations Analysis )、指标体系(Metrics System)、线上服务(Online Service)与用户分析(User Analysis)等。需要对外输出的数据都存储在这一层。主要基于热数据部分对外提供服务,通过一定周期的数据还需要到DSL层装载查询。

6)数据分析层(Analysis):存储对数据明细层、公共数据层、数据汇总层关联后经过算法计算的、为推荐、广告、榜单等数据挖掘需求提供中间结果的数据。

7)临时提数层(Temp):存储临时提数、数据质量校验等生产的临时数据。

实时计算:基于Storm/JStorm,Drools,Esper。主要应用于实时监控系统、APM、数据实时清洗平台、实时DAU统计等。

HBase/MySQL:用于实时计算,离线计算结果存储服务。

Redis:用于中间计算结果存储或字典数据等。

Elasticsearch:用于明细数据实时查询及HBase的二级索引存储(这块目前在数据中心还没有大规模使用,有兴趣的同学可以加入我们一起玩ES)。

Druid:目前用于支持大数据集的快速即席查询(ad-hoc)。

数据平台监控系统:数据平台监控系统包括基础平台监控系统与数据质量监控系统,数据平台监控系统分为2大方向,宏观层面和微观层面。宏观角度的理解就是进程级别,拓扑结构级别,拿Hadoop举例,如:DataNode,NameNode,JournalNode,ResourceManager,NodeManager,主要就是这5大组件,通过分析这些节点上的监控数据,一般你能够定位到慢节点,可能某台机器的网络出问题了,或者说某台机器执行的时间总是大于正常机器等等这样类似的问题。刚刚说的另一个监控方向,就是微观层面,就是细粒度化的监控,基于user用户级别,基于单个job,单个task级别的监控,像这类监控指标就是另一大方向,这类的监控指标在实际的使用场景中特别重要,一旦你的集群资源是开放给外面的用户使用,用户本身不了解你的这套机制原理,很容易会乱申请资源,造成严重拖垮集群整体运作效率的事情,所以这类监控的指标就是为了防止这样的事情发生。目前我们主要实现了宏观层面的监控。如:数据质量监控系统实现方案如下。

(点击放大图像)

三、大数据平台重构过程中踩过的坑

我们在大数据平台重构过程中踩过的坑,大致可以分为操作系统、架构设计、开源组件三类,下面主要列举些比较典型的,花时间比较长的问题。

1、操作系统级的坑

Hadoop的I/O性能很大程度上依赖于Linux本地文件系统的读写性能。Linux中有多种文件系统可供选择,比如ext3和ext4,不同的文件系统性能有一定的差别。我们主要想利用ext4文件系统的特性,由于之前的操作系统都是CentOS5.9不支持ext4文件格式,所以考虑操作系统升级为CentOS6.3版本,部署Hadoop集群后,作业一启动,就出现CPU内核过高的问题。如下图:

(点击放大图像)

经过很长时间的测试验证,发现CentOS6优化了内存申请的效率,引入了THP的特性,而Hadoop是高密集型内存运算系统,这个改动给hadoop带来了副作用。通过以下内核参数优化关闭系统THP特性,CPU内核使用率马上下降,如下图:

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag

(点击放大图像)

2、架构设计的坑

最初的数据流架构是数据采集网关把数据上报给Kafka,再由数据实时清洗平台(ETL)做预处理后直接实时写入HDFS,如下图:

此架构,需要维持HDFS Client的长连接,由于网络等各种原因导致Storm实时写入HDFS经常不稳定,隔三差五的出现数据异常,使后面的计算结果异常不断,当时尝试过很多种手段去优化,如:保证长连接、连接断后重试机制、调整HDFS服务端参数等,都解决的不是彻底。

每天异常不断,旧异常没解决,新异常又来了,在压力山大的情况下,考虑从架构角度调整,不能只从具体的技术点去优化了,在做架构调整时,考虑到我们架构重构的初衷,提高数据的实时性,尽量让计算任务实时化,但重构过程中要考虑现有业务的过渡,所以架构必须支持实时与离线的需求,结合这些需求,在数据实时清洗平台(ETL)后加了一层数据缓存重用层(kafka),也就是经过数据实时清洗平台后的数据还是写入kafka集群,由于kafka支持重复消费,所以同一份数据可以既满足实时计算也满足离线计算,从上面的整体技术架构也可以看出,如下图:

KG-Camus组件也是基于架构调整后,重新实现了一套离线消费Kafka集群数据的组件,此组件是参考LinkedIn的Camus实现的。此方式,使数据消费模式由原来的推方式改为拉模式了,不用维持HDFS Client的长连接等功能了,直接由作业调度系统每隔时间去拉一次数据,不同的业务可以设置不同的时间间隔,从此架构调整上线后,基本没有类似的异常出现了。

这个坑,是我自己给自己挖的,导致我们的重构计划延期2个月,主要原因是由最初技术预研究测试不充分所导致。

3、开源组件的坑

由于整个数据平台涉及到的开源组件很多,踩过的坑也是十个手指数不过来。

1)、当我们的行为数据全量接入到Kafka集群(几百亿/天),数据采集网卡出现大量连接超时现象,但万兆网卡进出流量使用率并不是很高,只有几百Mbit/s,经过大量的测试排查后,调整以下参数,就是顺利解决了此问题。调整参数后网卡流量如下图:

a)、num.network.threads(网络处理线程数)值应该比cpu数略大

b)、num.io.threads(接收网络线程请求并处理线程数)值提高为cpu数两倍

2)、在hive0.14 版本中,利用函数ROW_NUMBER() OVER对数据进行数据处理后,导致大量的作业出现延时很大的现象,经异常排查后,发现在数据记录数没变的情况,数据的存储容量扩大到原来的5倍左右,导致MapReduce执行很慢造成的。改为自己实现类似的函数后,解决了容量扩大为原来几倍的现象。说到这里,也在此请教读到此处的读者一个问题,在海量数据去重中采用什么算法或组件进行比较合适,既能高性能又能高准确性,有好的建议或解决方案可以加happyjim2010微信私我。

3)、在业务实时监控系统中,用OpenTSDB与实时计算系统(storm)结合,用于聚合并存储实时metric数据。在这种实现中,通常需要在实时计算部分使用一个时间窗口(window),用于聚合实时数据,然后将聚合结果写入tsdb。但是,由于在实际情况中,实时数据在采集、上报阶段可能会存在延时,而导致tsdb写入的数据不准确。针对这个问题,我们做了一个改进,在原有tsdb写入api的基础上,增加了一个原子加api。这样,延迟到来的数据会被叠加到之前写入的数据之上,实时的准确性由于不可避免的原因(采集、上报阶段)产生了延迟,到最终的准确性也可以得到保证。另外,添加了这个改进之后,实时计算端的时间窗口就不需要因为考虑延迟问题设置得比较大,这样既节省了内存的消耗,也提高了实时性。

四、后续持续改进

数据存储(分布式内存文件系统(Tachyon)、数据多介质分层存储、数据列式存储)、即席查询(OLAP)、资源隔离、数据安全、平台微观层面监控、数据对外服务等。

作者介绍

王劲,目前就职酷狗音乐,大数据架构师,负责酷狗大数据技术规划、建设、应用。 11年的IT从业经验,2年分布式应用开发,3年大数据技术实践经验,主要研究方向流式计算、大数据存储计算、分布式存储系统、NoSQL、搜索引擎等。

 

关于:中科研拓

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