问题描述

近期业务反馈, 开启了 mini-batch 之后, 出现了数据不准的情况, 关掉了 mini-batch 之后, 就正常了, 因此业务方怀疑,是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ?

问题排查

初步分析

  • mini-batch 已经在内部大规模使用, 目前没有发现一例和开启 mini-batch 有关, 同时 mini-batch 本质只是将数据进行攒批然后计算, 并没有修改核心的运算逻辑.
  • 开关 mini-batch 的关键时数据的批量计算, 是否在批量计算使得原本存在 bug 的代码暴露问题
  • 业务在 Flink SQL 使用了多个双流 join 和 group window,如果不注意使用,很可能导致乱序,最终的错误结果是某条数据没有被正常更新, 和乱序的情况比较类似.

综上考虑, 整体排查的方向还是排查 SQL 的业务逻辑是否存在乱序的 case, 开启了 mini-batch 后是否加剧了这种乱序的产生

代码逻辑梳理

flowchart LR
join1(join1 \n item_day, item_key) --> join2
join2(join2 \n item_day, item_key) --> join3
join3(join3 \n item_day, item_key) --> group1
group1(group1 \n item_day, item_key) --> group2
group2(group2 \n item_day, item_key, key1, key2, key3) --> sink
sink(sink \n pk: item_day, item_key)

抽象之后的 DAG 如图所示, 很明显, 前面的 join1, join2, join3, group1 都是基于 item_day 和 item_key 进行 hash, 这样数据可以保证不会出现乱序,

但最后的 group2, group by [item_day, item_key, key1, key2, key3],Flink 会基于这些字段整体进行 hash, 因此可能会存在 item_day 和 item_key 相同的数据, 由于 key1, key2 不同被 hash 到不同的 subtask, 同时最终的 Sink 节点, 主键为 item_day 和 item_key ,又会基于 item_day 和 item_key 进行 hash,这种就出现了乱序问题.

修复手段

最后的 group by [item_day, item_key, key1, key2, key3], 核心还是为了聚合相同的 item_day和 item_key, key1, key2, key3 不属于 value 类型数据, 也参与聚合, 主要为了取最后一条.

-- 原始 SQL
SELECT item_day, item_key, key1, key2, key3, sum(value)
FROM XXX
GROUP BY item_day, item_key, key1, key2, key3 -- 修改为
SELECT item_day, item_key, last_value(key1), last_value(key2), last_value(key3), sum(value)
FROM XXX
GROUP BY item_day, item_key

经过修改之后,保证整个 Flink 处理链路中, 相同的主键对应的数据,无论经过多少次 hash, 都是在同一个并行处理,这种才能保证最终结果的正确性

结论

修改后, 业务的结果恢复正常, 因此 Mini-batch 并不是导致作业出现问题的核心原因, 核心原因还是乱序, 而开启 mini-batch 会加剧这种乱序问题的触发。

开启 mini-batch 之后, 具有相同 key 的数据, 如果落到了同一个 batch, 这样物理上的时间差就更短,因而更容易暴露问题。

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