三端一体计算方案：Unify SQL Engine

标签：Engine Java ODPS Flink 引擎 计算 SQL Unify

简介： 本文将介绍数仓建设过程中面对三种计算模式，较低的研发效率、不可控的数据质量，以及臃肿数据接口服务的困境的解决方案。

背景

在漫长的数仓建设过程中，实时数仓与离线数仓分别由不同的团队进行独立建设，有大而广的离线数仓体系，也有需要追求业务时效，需要建设实时数仓。然而，业务数据需求和数据产品需求中，往往需要把实时数据与离线数据结合在一起进行比对和分析，但是这两个天然不一样的数据存储和计算结构，需要同时开发两套数据模型。在数据处理过程中，实时数仓需要使用Blink/Flink 处理，离线需要写ODPS SQL处理，还有在线计算模型，需要开发java代码处理。

如上图所示，实时数据与离线数据在存储层、计算层、服务层，都是割裂分离、独立建设的。实时数据，有着增量式计算的特性，需要快速的流转与计算，它主要以DataHub、Flink、Hbase等异构系统做为支撑，串联形成一个完整实时计算全链路。而离线数据，是定时、批量计算的特性，由存储计算统一的ODPS系统做为支撑。它们除了计算链路的差异，还有着数据处理的逻辑差异：

1. 流批处理不能复用，ODPS和Blink/Flink的SQL标准不一致，他们的底层调度和数据处理逻辑也有根本的差别，一个是以MR作为核心的批处理方式，一个是以Flink/Blink为核心的流处理。
2. 有些流批处理场景需要调用HSF接口，调用HSF接口，在Java Spring环境里，是信手拈来的事情，但到了ODPS/Flink环境里，就变得额外的一个大挑战，甚至不可实现，因为在ODPS/Flink是无法加载或者极难使用Spring容器的，这就会让开发在面对复杂流处理场景，更倾向使用自己熟悉的Java环境，但同时也意味失去ODPS/Flink那种贴近业务表达的SQL表达。
3. 计算处理除了流批处理，还更广泛存在在线交互计算，这个和流处理异步处理还不太一样，是需要同步计算并返回结果，这通常是在Java环境开发HSF接口，但如果你要对外同时提供三种能力：流计算、批计算和在线计算的时候，就面临需要三端开发，流计算和批计算尚且还有SQL，虽然不太一致，但至少大同小异，但在线交互计算就是需要纯Java开发了，将SQL翻译成Java代码可是个不小的挑战。

 

Unify SQL VS 流批一体

面对三种计算模式，较低的研发效率、不可控的数据质量，以及臃肿数据接口服务的困境，三端（流计算、批计算、在线计算）一体计算的想法自然油然而生，在20年做价格力业务时候，我就一直思考有什么解法，其实，这个也是大数据架构经常面临的问题，业界达成共识，可以归纳两种方案：

▐  流批一体计算

 

同一个引擎承载流、批两种计算模式，在流计算模式下进行实时数据计算，在批计算模式下进行离线数据计算。

流批一体计算的典型架构是：Flink + Kappa架构。Flink可以实现基于SQL的流批一体的计算表达，复杂计算通过Java应用承接，价格力计算架构就是典型这种架构，但是这种架构存在以下问题：

• 没有解决在线交互计算

Flink解决了流计算、批计算一体的能力，这两种都是异步处理，只是时效不同而已，但没有解决在线计算的能力，如果要提供在线计算能力，不得不在以下两个方案选择：

1. 通过Java应用提供同步计算接口，这样就存在两套逻辑：一个是Flink实现的流批处理，另一个是Java实现的在线处理。
2. 提供两个接口，一个接口是发起计算请求，将计算请求交到Flink处理后，再提供一个轮训查询接口，查询计算好后的数据，这个方案至少在计算上做到一套代码，但这种同步转异步处理的方案势必会影响产品的设计。

 

• Flink的批处理吞吐量

 

Flink实现批处理，其实是有点一厢情愿，为啥这么说，因为其吞吐规模，跟MR批计算（ODPS）完全不是一个量级，如果Flink真能实现和ODPS完全对等的吞吐规模和资源成本，那完全不需要ODPS什么事了，但现实是，对于一些只有批量处理场景的（比如特征预处理、统计计算），ODPS仍然是第一优先选择，只有当面临流批同时存在的场景时候，并且对批处理规模要求不大时候，Flink的确提供非常不错的一体化解决方案。

▐  Unify SQL

 

同一SQL代码通过自动化转义，翻译到流计算引擎和批计算引擎上进行流、批计算，也包括翻译到HSF接口代码，提供在线交互计算能力。

Flink的流批一体架构非常优秀，能解决90%的流批一体问题，但不幸的是，我们有些业务场景（典型的价格计算场景），远不是Flink写写SQL可以解决的：

1. 整个电商是个非常复杂的业务体系，就以我所处在的营销域里，就要面对招商模型、投放模型、活动模型、权益等等，这些都远不是一个单一系统可以承接的，也不是一个单一团队可以承接的，阿里针对这样复杂的业务，设计了HSF这样微服务电商架构，但是Flink和电商这样的Java技术栈明显是割裂的，怎么结合两种体系架构，一方面发挥电商的微服务架构的红利，一方面又能利用到Flink的SQL流批处理能力，考虑到Flink本身的局限性，与其让Flink支持HSF，不如让Java环境支持Flink SQL，换句话说，设计一个SQL引擎，它能通过sql的流处理方式，处理Java对象，将流引擎嵌入到Java里，随调随用。
2. Flink的批引擎，在面对T级离线数据批量处理，是非常耗资源，几乎不可用，正如上面所讲的，Flink批处理的吞吐量远不及ODPS的MR批处理，那么，我们为何不让这样计算仍然交接给ODPS处理，但是，ODPS和Flink的SQL标准不一致，需要两端开发，现在问题变成：怎么统一ODPS和Flink的开发，说的再通俗点，我们可不可以在ODPS和Flink上面架设一层统一Unify SQL，这个SQL引擎可以翻译成ODPS或者Flink能理解的处理（ODPS翻译成MR程序，Flink翻译成Stream Operator）方式，抹平ODPS和Flink的SQL语义差别。
3. 如果仅仅是抹平ODPS和Flink的SQL差异，带来的收益其实并不大，但是其统一SQL表达计算的设计，是可以进一步扩宽其应用范围，比如在线交互计算，或者说，我们可以进一步打造统一计算引擎，包括编排不同模式的计算能力，比如：有些场景对时效要求比较高，我们可以调度Flink计算，对时效没有要求，但数据量巨大，可以只调度离线计算，有些需要提供HSF接口，就调度应用启动spring接口。

Unify SQL Engine

 

淘系价格计算引擎，以Flink + Kappa为核心的数据架构，关于这种数据架构演进，可以参考我其他文章，三种计算模式的叠加是价格服务计算引擎的常态模式，他们都在各自核心计算发挥自己最大的优势：

1. ODPS：离线批量计算引擎，核心优势，非常高的计算吞吐量，但时效差，有面向MR和SQL编程模式，业务和BI友好，主要用在数据预处理、离线特征加工、常见维表ETL等。
2. Flink：流式处理引擎，核心优势，低延迟计算，时效好，极高的容错和高可靠性，但吞吐量相比ODPS一般，有面向Stream API和SQL API的编程模式，业务和BI友好，主要用在实时数据加工（优惠、订单等）、消息预处理等
3. Java计算：核心优势，丰富的电商Java HSF接口，复杂的领域模型，面向对象设计，开发友好，但是业务和BI不友好，容错和可靠性依赖开发设计，延迟和吞吐量也高度依赖开发设计。

 

那么如何整合这3个不同计算架构，Flink提出一个引擎承接所有计算模式，也就是Flink的流批一体引擎，但这带来的问题就是，不同计算模式，底层的引擎本身就很难完全周全到，与其去统一计算引擎，为何不统一表达和调度，而把真正的计算下放到各自计算引擎，这就是Unify Engine的核心思想。

 

▐  SQL引擎技术

 

在实现三端一体化时候，有个核心技术难点，就是SQL引擎，很多数据产品都自带自己的SQL引擎，Flink内部有SQL引擎，ODPS内部有C++实现的SQL引擎，Hive也有，Mysql内部也有SQL解析引擎，这些SQL引擎都高度集成到各自的存储和计算里，如果你说要找个独立的可用在Java环境的SQL引擎，市面上有是有，不过要么是非常复杂的calcite sql引擎，要么是非常简单的select * 简易sql引擎，能做的事情非常少，开箱即用的几乎没有。但Unify SQL引擎又是实现三端一体化的核心组件，没有它，其他什么事情都无从谈起。
从无设计一个SQL引擎成本是非常高的，其中不说复杂的语法解析，生成AST语法树，就单单SQL逻辑计划优化，就是非常复杂，幸运的是，业界是存在一个可以二次开发的SQL引擎，就是calcite SQL引擎，其实，很多SQL引擎都是基于calcite二次开发的，比如Flink、Spark内部的SQL解析引擎就是基于calcite二次开发的，我们设计的SQL引擎也是基于calcite的。
Calcite 使用了基于关系代数的查询引擎，聚焦在关系代数的语法分析和查询逻辑的规划，通过calcite提供的SQL API（解析、验证等）将它们转换成关系代数的抽象语法树，并根据一定的规则或成本估计对AST关系进行优化，最后进一步生成ODPS/Flink/Java环境可以理解的执行代码。
calcite的主要功能：

1. SQL解析：Calcite的SQL解析是通过JavaCC实现，使用JavaCC变成SQL语法描述文件，将SQL解析成未经校验（unvalided AST）的AST语法树。
2. SQL校验：无状态校验，即验证SQL语句是否符合规范；有状态校验，通过和元数据验证SQL的schema，字段，UDF是否存在，以及类型是否匹配等。这一步生成的是未经优化的RelNode（逻辑计划树）
3. SQL查询优化：对上面步骤的输出（RelNode），进行优化，这一过程会循环使用优化器（RBO规则优化器和CBO成本优化器），在保持语义等价的基础上，生成执行成本最低的SQL逻辑树（Lo）

至于calcite的比较详细的原理，可以详解：Apache Calcite 处理流程详解（地址：https://xie.infoq.cn/article/1df5a39bb071817e8b4cb4b29），这里不详解了。
有了calcite，解决了SQL->逻辑树，但是真正执行SQL计算的，还需要进一步将逻辑数转换成物理执行树（Physical Exec DAG），在这个DAG，是包含可执行的Java代码（JavaCode）片段，最后下发到不同执行环境，会被进一步串联可被环境执行的链路，比如在ODPS环境，会生成MR代码，在Flink环境，会被转换成Stream Operator，在Java环境，会被转换成CollectorChain，在Spring环境，会被转换成Bean组件。

PS：如果你们看过Flink源码，对上面流程会非常眼熟，是的，Unify SQL Engine不是从头设计的，是基于Flink 1.12源码魔改的，其中Parse和下面要说的Codegen技术都是直接参考了Flink设计，当然说是魔改的，就是还有大量代码需要基于上面做二次开发，比如从执行DAG到各个环境真正可执行的MR/Bean/Stream。

▐  Codegen技术

 

在SQL解析后，经过逻辑优化器和物理优化器，产生的PhyscialRel物理计划树，包含大量的复杂数据逻辑处理，比如SQL常见的CASE WHEN语句，常见的做法是给所有符号运算定义个父类（比如ExecNode），实际运行时，委派给真实的子类运行，这涉及到大量虚拟函数表的搜寻，最终这种分支指令一定程度阻止指令的管道化和并行执行，导致这种搜寻成本比函数本身执行成本还高。

 

Codegen技术就是专门针对这样的场景孕育而生，行业做的比较出色的Codegen技术，有LLVM和Janino，LLVM主要针对编译器，而Java的代码codegen通常使用Janino，Janino做为一种小巧快速的Java编译器，不仅能像Javac将一组java文件编译成Class文件，也可以将Java表达式、语句块、类定义块或者Java文件进行编译，直接加载成ByteCode，并在同一个JVM里进行运行。

 

Unify SQL Engine也使用Janino用来做CodeGen技术，并有效地提升代码的执行效率。关于Janino更多内容，可以参考这篇文章：Java CodeGen编译器Janino（地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/407857568）。这里有采用Codegen和不采用Codegen的技术性能对比：

 

表达式	100*x+20/2	(x+y)(xx+y)/(x-y)100/(xy)
Node树遍历执行	10ms	88ms
Janino生成代码执行	6ms	9ms

 

可以看出当表达式越复杂时，使用Janino的效果就会体现越明显。

 

▐  有状态计算

 

通常计算分为无状态计算和有状态计算，无状态计算一般是过滤、project映射，其每次计算依赖当前数据上下文，相互独立的，不依赖前后数据，因此，不需要有额外的存储保存中间计算结果或者缓存数据，但还有一类是有状态计算，除了当前数据上下文，还需要依赖之前计算的中间态数据，典型的比如：

1. sum求和：需要有存储保存当前求和的结果，当有新的数据过来，结合当前中间结果基础上累加
2. 去重：去掉之前重复出现的数据，需要保存之前已经处理过哪些数据，然后有新的数据需要计算，要和保存的数据比较是否重复
3. 排序：需要有存储保存之前排好的数据，当有新的数据过来，会变更之前的排序结果，并diff后，将重新排序后有变动的数据重新发到下游

可见，当需要进行有状态计算，需要有后背存储来承载中间状态结果，Unify SQL Engine是支持3种后背存储：内存、Redis和Hbase：

1. 内存State是只保存到内存，一旦重新启动，就丢失历史数据，内存State通常用在单机有状态计算，并且容忍数据丢失。一般用在ODPS的MR程序里，因为一次MR调用状态计算，只需要当前执行上下文的累计结果，不需要放在全局缓存，不同批次之间的累计是通过MR API之间传输，内存State完全够用。
2. Redis：对于需要跨多机状态计算，就会用到Redis作为后背存储，Unify SQL Engine在Java环境里默认是使用这个作为后背存储。Redis后备存储一般用在Java计算环境，数据会流经过不同生产机器，计算的中间结果需要全局可见。
3. Hbase：如果状态数据超过100G，可以选择Hbase做为后背存储，性能虽然比不上Redis，但状态可以保存很长时间，对于长周期的状态计算非常有用。

 

▐  JOIN语义

 

 

Flink是可以支持双流Join，但是Flink的双流Join的语义完全照搬了SQL的JOIN语义，就是一边的数据会和另一边的所有数据JOIN，这个对于离线分析没有任何问题，但是对于实时计算是会存在重复计算，在有些场景还有损业务逻辑，比如：当订单流去双流JOIN优惠表的时候，就会出现这个问题，优惠表的数据是会不停变化的，但是我们希望以快照数据做为JOIN的依据，而不是把优惠变更的数据都复现一遍，Unify SQL Engine是做到后者语义的，也就是SNAPSHOT JOIN，也是业务场景常见的语义：

一些想法

 

▐  统一调度

 

 

Unify SQL Engine现在已经可以做到将SQL翻译成不同执行环境可运行的任务，通过Unify SQL统一表达了不同环境的逻辑计算，但是离最终我们期望的还很远，其中一点就是要做到统一调度和分配，现在不同环境的协调是需要开发者自己去分配和调度，比如哪些计算需要下发到ODPS MR计算，哪些是在Java环境运行，未来我们希望这些分配也是可以做到统一调度和运行，包括全量和增量计算的自动协同，离线和在线数据协同等

 

▐  资源成本

 

 

通过Unify SQL Engine，开发者可以自己选择底层的计算引擎，对于数据量较大但对时效要求不高的场景，可以选择在ODPS计算，对于时效有要求同时数据规模可接受内，可以选择在Flink调度，对于计算逻辑复杂，需要大量依赖HSF接口，可以选择在Java环境启动，选择自己最容易接受的资源和成本，承接其计算语义。

 

同时，也是希望通过Unify SQL Engine最大化的利用计算资源，比如Java应用，很多情况下是空闲状态的，CPU利用率是比较低下的，比如一些流计算可以下发到这些空闲的应用，并占用非常小的CPU（比如5%以内），整体的资源利用率就提升了，还比如，Flink计算资源是比较难申请，那么可以选择在Java环境里计算（Java相比Flink环境缺乏一些特性，比如Exactly once语义）等等。

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