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美團OCTO萬億級數據中心計算引擎技術解析


美團自研的 OCTO 數據中心(簡稱 Watt)日均處理萬億級數據量,該系統具備較好的擴展能力及實時性,千台實例集群週運維成本低於10分鐘。
本文將詳細闡述 Watt 計算引擎的演進歷程及架構設計,同時詳細介紹其全面提升計算能力、吞吐能力、降低運維成本所採用的各項技術方案。希望能給大家一些啟發或者幫助。

一、OCTO數據中心簡介

1.1 系統介紹

1.1.1 OCTO系統介紹

OCTO 是美團標準化的服務治理基礎設施,目前幾乎覆蓋公司所有業務的治理與運營。 OCTO 提供了服務註冊發現、數據治理、負載均衡、容錯、灰度發布等治理功能,致力於提升研發效率,降低運維成本,並提升應用的穩定性。 OCTO 最新演進動態細節可參考《美團下一代服務治理系統 OCTO2.0 的探索與實踐》一文。

1.1.2 OCTO數據中心業務介紹

OCTO 數據中心為業務提供了立體化的數字驅動服務治理能力,提供了多維度的精確時延TP(Top Percent,分位數,最高支持6個9)、QPS、成功率等一系列核心指標,粒度方面支持秒級、分鐘級、小時級、天級,檢索維度支持多種複雜查詢(如指定調用端IP + 服務端各接口的指標,指定主機+ 接口的指標等)。這些功能有效地幫助開發人員在復雜的分佈式調用關係拓撲內出現異常時,能快速定位到問題,也有助於研發人員全方位掌控系統的穩定性狀況。

目前 Watt 承載日均超萬億條數據的10餘個維度精確準實時統計。而伴隨著數據量的迅猛增長,其整個系統架構也經歷了全面的技術演進。

1.1.3 OCTO原架構介紹

OCTO計算引擎在重構之前,也面臨諸多的問題,其原始架構設計如下:

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  1. 採集層 :每個業務應用實例部署一個採集代理,代理通過將採集數據用批量 RPC 的方式發送給路由節點。
  2. 路由層 :每個路由節點隨機收到各服務的數據後,將同一服務的所有數據,用類似 IP 直連的方式通過 RPC 發送到計算層的同一個計算節點。同服務數據匯總到同計算節點才​​能進行特定服務各個維度的聚合計算。
  3. 計算層 :每個計算節點採用 Akka 模型,節點同時負責分鐘、小時、天粒度的數據計算集。每個計算集裡面又有10個子計算 actor,每個子計算 actor 對應的是一個維度。採用“先計算指標,再存儲數據”的準實時模式。
  4. 存儲層 :準實時數據使用 HBase 存儲,元數據及較大數據採用 KV 存儲(美團內部系統Cellar)及 MySQL 存儲。

1.2 問題、目標與挑戰

1.2.1 原架構面臨的問題

  1. 計算節點有狀態,異常無法自動化遷移 。計算層部署的每個節點平均負責200+服務的統計。一個節點 OOM 或宕機時,其管理的200個服務的數據會丟失或波動,報警等依托數據的治理功能也會異常。此外計算節點OOM 時也不宜自動遷移受影響的服務,需人工介入處理(異常的原因可能是計算節點無法承載湧入的數據量,簡單的遷移易引發“雪崩”),每週投入的運維時間近20小時。
  2. 系統不支持水平擴展 。計算節點的壓力由其管理的服務調用量、服務內維度複雜度等因素決定。大體量的服務需單獨分配高配機器,業務數據膨脹計算節點能力不匹配時,只能替換更高性能的機器。
  3. 系統整體穩定性不高 。數據傳輸採用 RPC,單計算節點響應慢時,易拖垮所有路由層的節點並引發系統“雪崩”。
  4. 熱點及數據傾斜明顯,策略管理複雜 。按服務劃分熱點明顯,存在一個服務數據量比整個計算節點200個服務總數多的情況,部分機器的 CPU 利用率不到10%,部分利用率在90%+。改變路由策略易引發新的熱點機器,大體量服務數據增長時需要縱向擴容解決。舊架構時人工維護160餘個大服務到計算節點的映射關係供路由層使用。

舊架構日承載數據量約3000億,受上述缺陷影響,系統會頻繁出現告警丟失、誤告警、數據不准、數據延遲幾小時、服務發布後10分鐘後才能看到流量等多種問題。此外,數據體量大的服務也不支持部分二級維度的數據統計。

1.2.2 新架構設計的目標

基於上述問題總結與分析,我們新架構整體的目標如下:

  1. 高吞吐、高度擴展能力 。具備20倍+的水平擴展能力,支持日10萬億數據的處理能力。
  2. 數據高度精確 。解決節點宕機後自愈、解決數據丟失問題。
  3. 高可靠、高可用 。無計算單點,所有計算節點無狀態;1/3計算節點宕機無影響;具備削峰能力。
  4. 延時低 。秒級指標延遲TP99<10s;分鐘指標延遲TP99<2min。

1.2.3 新架構面臨的挑戰

在日計算量萬億級別的體量下,實現上述挑戰如下:

  1. 數據傾斜明顯的海量數據,數據指標的維度多、指標多、時間窗口多,服務間體量差異達百萬倍。

  2. TP分位數長尾數據是衡量系統穩定性最核心的指標,所有數據要求非採樣擬合,實現多維度下精確的分佈式TP數據。

  3. 架構具備高穩定性,1/3節點宕機不需人工介入。

  4. 每年數據膨脹至2.4倍+,計算能力及吞吐能力必須支持水平擴展。

  5. TP 數據是衡量服務最核心的指標之一,但在萬億規模下,精確的準實時多維度分佈式 TP 數據是一個難題,原因詳細解釋下:

常規的拆分計算後聚合是無法計算精確TP數據的,如將一個服務按 IP(一般按 IP 劃分數據比較均勻)劃分到3個子計算節點計算後匯總,會面臨如下問題:

  • 假設計算得出 IP1 的 TP99 是100ms、QPS 為50;IP2 的 TP99 是10ms、QPS 為50;IP3 的 TP99 是1ms,QPS為50。那麼該服務整體 TP99 是(100ms x 50 + 10ms x 50 + 1ms x 50)/ (50 + 50 + 50) = 37ms嗎?並非如此,該服務的真實 TP99 可能是 100ms,在沒有全量樣本情況下無法保證準確的TP值。
  • 假設不需要服務全局精確的時延 TP 數據,也不可以忽略該問題。按上述方式拆分並合併後,服務按接口維度計算的 TP 數據也失去了準確性。進一步說,只要不包含 IP 查詢條件的所有 TP 數據都失真了。分位數這類必須建立在全局樣本之上才能有正確計算的統計值。

二、計算引擎技術設計解析

2.1 方案選型

大數據計算應用往往基於實時或離線計算技術體系建設,但Flink、Spark、OLAP等技術棧在日超萬億級別量級下,支持複雜維度的準實時精確TP 計算,對資源的消耗非常較大,總結如下:

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2.2 系統設計思路

  1. 解決穩定性問題,思路是(1)將計算節點無狀態化(2)基於心跳機制自動剔除異常節點並由新節點承載任務(3)消息隊列削峰。
  2. 解決海量數據計算問題,思路是(1)在線&離線計算隔離,兩者的公共子計算前置只計算一次(2)高並發高吞吐能力設計(3)理論無上限的水平擴展能力設計。
  3. 解決熱點問題,思路是(1)優化計算量分配算法,如均衡 Hash(2)理論無上限的水平擴展能力設計。
  4. 解決水平擴展問題,思路(1)是將單節點無法承載的計算模式改為局部分佈式子計算並彙總,但這種方式可能會對數據準確性造成較大影響,數據統計領域精確的分佈式分位數才是最難問題,另外多維條件組織對分佈式改造也相當不利。 (備註:其中在1.2.3第五條有詳細的解釋)
  5. 解決海量數據分佈式多維精確 TP 計算,採用局部分佈式計算,然後基於拓撲樹組織數據計算流,在前置的計算結果精度不丟失的前提下,多階段逐級降維得到所有的計算結果。

2.3 技術方案詳細解析

2.3.1 數據流解析

系統根據待統計的維度構建了一棵遞推拓撲樹,如下圖所示。其中黃色的部分代表消息隊列(每個矩形代表一個topic),綠色部分代表一個計算子集群(消費前置topic 多個partition,統計自己負責維度的數據指標並存儲,同時聚合壓縮向後繼續發) 。除“原始採集數據 topic 外”,其他 topic 和 consumer 所在維度對應數據的檢索條件(如標紅二級 topic :主機+接口,代表同時指定主機和接口的指標查詢數據),紅色箭頭代表數據流向。

拓撲樹形結構的各個子集群所對應的維度標識集合,必為其父計算集群對應維度標識集合的真子集(如下圖最上面鏈路,“主機+接口+遠程服務”3個維度一定包含“主機+接口”兩個維度。“主機+接口”兩個維度包含“主機”維度)。集群間數據傳輸,採用批量聚合壓縮後在消息隊列媒介上通信完成,在計算過程中實現降維。

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2.3.2 計算模式解析

下面詳細介紹數據拓撲樹中分佈式子集群的計算模式:

首先,維度值相同的所有數據會在本層級集群內落到同一計算節點。每個計算子集群中的各計算節點,從消息隊列消費得到數據並按自身維度進行聚合(前置集群已經按當前集群維度指定分發,所以聚合率很高),得到若干計數卡表(計數卡表即指定維度的時延、錯誤數等指標與具體計數的映射Map)。

其次,將聚合後的計數卡表與現有的相同維度合併計算,並在時間窗口存儲指標。

若計算集群有後續的子計算集群,則基於後繼集群的目標維度,根據目標維度屬性做散列計算,並將相同散列碼的計數卡表聚合壓縮後發到後繼 partition。

離線的天級計算復用了三級維度、二級維度的多項結果,各環節前面計算的結果為後面多個計算集群復用,任何一個服務的數據都是在分佈式計算。此外,整個計算過程中維護著技術卡表的映射關係,對於 TP 數據來說就是精確計算的,不會失真。

整個計算過程中,前置計算結果會被多個直接及間接後續子計算復用(如三級聚合計算對二級和一級都是有效的),在很大程度上減少了計算量。

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2.3.3 關鍵技術總結

1. 高吞吐 & 擴展性關鍵設計

  • 去計算熱點:組織多級散列數據流,逐級降維。
  • 降計算量:前置子計算結果復用,分佈式多路歸併。
  • 降網絡IO,磁盤IO:優化 PB 序列化算法,自管理 MQ 批量。
  • 去存儲熱點:消除 HBase Rowkey 熱點。
  • 無鎖處理:自研線程分桶的流批處理模型,全局無鎖。
  • 全環節水平擴展:計算、傳輸、存儲均水平擴展。

2. 系統高可靠、低運維、數據準確性高於5個9關鍵設計

  • 無狀態化 + 快速自愈:節點無狀態化,宕機秒級感知自愈。
  • 異常實時感知:異常節點通過心跳摘除,異常數據遷移回溯。
  • 故障隔離容災:各維度獨立隔離故障範圍;多機房容災。
  • 逐級降維過程中數據不失真,精確的 TP 計算模式。

3. 提昇實時性關鍵設計

  • 流式拓撲模型,分佈式子計算結果復用,計算量逐級遞減。
  • 無鎖處理:自研線程分桶的流批處理模型,全局無鎖。
  • 異常實時監測自愈:計算節點異常時迅速 Rebalance,及時自愈。
  • 秒級計算流獨立,內存存儲。

三、優化效果

  1. 目前日均處理數據量超萬億,系統可支撐日10萬億+量級並具備良好的擴展能力;秒峰值可處理5億+數據;單服務日吞吐上限提升1000倍+,單服務可以支撐5000億數據計算。
  2. 最大時延從4小時+降低到2min-,秒級指標時延 TP99 達到 6s;平均時延從4.7分+降低到1.5分-,秒級指標平均時延6s。
  3. 上線後集群未發生雪崩,同時宕機1/3實例2秒內自動化自愈。
  4. 支持多維度的準實時精確 TP 計算,最高支持到 TP 6個9;支持所有服務所有維度統計。
  5. 千餘節點集群運維投入從周20小時+降低至10分以下。

四、總結

本文提供了一種日均超萬億規模下多維度精確TP 計算的準實時數據計算引擎方案,適用於在超大規模數字化治理體系建設中,解決擴展性、實時性、精確性、穩定性、運維成本等問題。美團基礎研發平台歡迎業界同行一起交流、探討。

作者介紹

繼東,業祥,成達,張昀,均來自美團基礎架構服務治理團隊,研發工程師。

本文轉載自公眾號美團技術團隊(ID:meituantech)。

原文鏈接

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