加速 Flink 布局，Pinterest 的自助式故障诊断工具实践

为简化和加速故障排查，Pinterest 流处理平台团队基于 Flink 构建并推出了称为 Dr. Squirrel 的诊断工具，揭示并聚合任务状态，洞悉根本致因，提供解决问题的可操作过程。自发布以来，该工具显著提升了开发人员和平台团队的工作效率。

注：本文作者Fanshu Jiang和Lu Niu任职于 Pinterest 流处理平台团队。

Pinterest 流处理已赋能多项实时用例。近几年来，基于 Flink 的平台支持近实时地产出活跃内容和度量报告，表现出了对业务的巨大价值，并在未来有潜力去赋能更多的用例。但要充分发掘 Flink 的潜力，需解决开发速度上的问题。

要形成生成环境中稳定的数据流，从写下第一行代码开始需数周时间。其中 Flink 任务的故障排查和调优尤其耗时，因为在排查中会面对海量的日志和度量，调优中会涉及林林总总的配置。查找出导致开发问题的根本致因，在一定程度上需要深入理解 Flink 的内部机制。这不仅影响了开发速度，引发低于预期的 Flink 上手体验，而且导致大量的平台支持需求，限制了流处理用例的可扩展性。

为简化和加速故障排查，我们构建并推出了一款 Flink 诊断工具，称为 Dr. Squirrel。该工具揭示并聚合任务状态，洞悉根本致因，提供解决问题的可操作过程。自发布以来，该工具显著地提升了开发人员和平台团队的工作效率。

Flink 任务排查的难点

日志和度量散布于大规模存储中，其中仅少量涉及故障

故障排查中，工程人员的通常做法是：

• 通过 YARN 界面，滚动浏览长篇累牍的 JM/TM 日志。

• 查看数十种任务/服务器度量面板。

• 搜索任务的配置，并逐一验证。

• 点击 Flink Web 界面提供的各项任务图，查看检查点对齐（alignment）、数据偏斜和反压（backpressure）等细节信息。

检查这些状态颇为耗时，但其中的 90%是并无异常的，或是与根本致因无关。如果能提供相关信息的一站式聚合，仅揭示与故障排查相关的问题，这无疑将节省大量的时间。

发现存在问题的度量后，应采取怎样的措施？

任务相关方在发现有问题度量后，常常会问到这个问题。因为要获得根本致因，还需做更多的推理。例如，检查点超时可能表明超时配置不正确，也可能是由于反压、s3 文件系统上传慢、垃圾回收机制、数据偏斜等问题导致。TaskManager 日志丢失可能表明节点故障，但通常是由于堆问题或者RocksDB statebackend OOM问题导致。排查并彻底验证每个可能致因，这需要一定时间。但 80%的问题修复是有规律可循的。因此作为平台团队，我们考虑是否可以通过编程去分析系统状态，无需任务相关方推断就能给出真实致因。

故障排查文档远远不够

我们向用户提供故障排查文档。但随着故障排查用例的持续增长，文档的篇幅也越来越长，难以快速地查找到问题的相关诊断和操作。为确定根本致因，工程人员不得不手工执行 if-else 检测逻辑，导致自助式检测难以顺利开展，同时其它问题也仍要依赖平台团队去故障排查。此外，在平台推出新的任务健康需求时，文档尚未完美到可据此做出响应。我们意识到，为了更有效地分享故障排查要点，强化逐个集群任务的健康需求，需要我们去开发一款新的工具。

Dr. Squirrel：自助式故障排查诊断工具

鉴于上述挑战，我们构建并推出了一款快速问题检测和排查诊断工具，称为 Dr. Squirrel。其设计目标是：

• 将故障排查时间从小时级削减到分钟级。

• 将开发人员的多种故障排查工具聚合为一款。

• 故障排查中不必掌握 Flink 内部机制，仅需略有了解。

总而言之，该工具将有用信息聚合为一处，执行任务健康检查，清晰标记非健康的任务，分析根本致因，给出可操作步骤，帮助修复问题。下面介绍部分高亮特性。

更有效的日志查看

对于每个运行的任务，Dr. Squirrel 将高亮标识 TaskManager 丢失和 OOM 问题等直接触发重启的异常，帮助在海量堆积日志中快速地查找出值得关注的相关异常。它收集警告（warning）、错误（error）和信息（info）日志各部分中所有包含堆栈追踪的信息，并检查每个日志内容中是否存在“error”关键字，为在故障排查指南中逐步解决问题提供线索。

Dr. Squirrel 的搜索条支持对全日志的搜索，并基于此提供两种更高效的日志查看方式，即时间线（Timeline）视图和特异（Unique exception）视图。时间线视图如下图所示，其中按时间顺序为用户提供具有“Class Name”信息的日志查看，并预先生成 ElasticSearch 链接，以满足细节查看需求。

用户只需点击一下，可会切换到特异视图。相同异常被分组为同一行显示，并提供首次出现、最近出现和合计出现次数等元数据，有助于识别最频繁发生的异常。

任务健康一目了然

Dr. Squirrel 提供了健康查看页面，给出任务的确切健康情况，适合无论资深工程人员还是新手查看。不同于直接展示度量的面板，Dr. Squirrel 对各个度量监控一小时，清晰给出是否符合我们平台稳定性需求。对于平台团队，这是一种有效的、可扩展的交流方式，强调任务的稳定性。

健康检查页面分为如下数个区域，各区域聚焦于不同的任务健康特性。快速地做一次整体浏览，就能很好地把握任务的整体健康情况。

• 基本任务状态区域：展示基本健康状态，例如通量、完全重启率，检查点规模和持续时间，持续检查点失败、最近一小时内的最大并发等情况。未通过健康检查的度量，会标记为“Failed”，并置顶显示。

• 反压任务区域：以一定粒度追踪每个 Operator 的反压状态。如果一分钟内无反压，就可视化展示为一个绿色方块，否则展示一个红色方块。每个 Operator 展示为 60 个方块，表示最近一小时内的反压状态。这易于识别反压发生频次，并确定最先启动的 Operator。

• 垃圾回收 Old Gen 时间区域：采用和反压任务区域同样的可视化方式，概览垃圾回收是否过于频繁发生。垃圾回收可对通量和检查点造成潜在影响。由于采用相同的可视化方式，我们可以清晰地查看垃圾回收和反压是否同时发生，进而判断垃圾回收是否是导致反压的潜在原因。

• JobManager/TaskManager 内存使用区域：追踪展示 YARN 容器的内存使用情况，即通过运行在工作节点上的驻留进程收集 Flink Java 进程的常驻集规模（resident set size，RSS）。RSS 内存包含所有 Flink 内存模型和未被 Flink 追踪的内存部分，例如 JVM 进程堆栈、线程元数据、使用 JNI 的用户代码内存分配，由此更为准确地展示了内存的使用情况。该区域中标记了配置后的最大 JM/TM 内存，以及 90%使用阀值，为用户快速定位接近出现 OOM 问题的具体容器。

• CPU 使用率区域：巡视所有使用 CPU 资源高于指定 vcore 的容器，帮助监控并避免在多租户 Hadoop 集群中出现“不安分的邻居”（Noisy neighbor）问题。即如果单个用户工作负载的 CPU 使用率过高，会影响到其它用户的性能和稳定性。

有效配置

Flink 任务可在不同层级上配置，例如执行层的 in-code 配置，客户层的任务属性文件和命令行参数，以及系统层的 flink-conf.yaml 文件。在测试和热修复（hotfix）中，工程人员常常会发生在不同层级配置同一参数的问题。由于各层级间存在各异的覆盖关系，很难考虑到具体那一层级上的配置值是最终生效的。为解决这个问题，我们构建了一个配置库，指明任务运行中所使用的有效配置值，并提供给 Dr. Squirrel 展示。

可查询的聚类任务健康状况

Dr. Squirrel 提供了丰富的任务状态展示，是掌握逐个集群任务健康状态的资源中心，并为探究平台改进提供洞悉。例如，列出排名前十位的重启根本致因，出现内存或反压问题任务的百分比等。

架构

如上特性所示，度量和日志将汇集到同一处。为实现可扩展的信息采集，我们在自定义的 Flink 版本中添加了 MetricReporter 和 KafkaLog4jAppender 组件，持续发送度量和日志到 Kafka Topic。此外，KafkaLog4jAppender 还提供对我们很重要的日志的过滤功能，即堆栈跟踪（stacktrace）所给出的警告、错误和信息日志。随后，由作为 Flink 任务的 FlinkJobWatcher 执行一系列分析和转换，实现该任务度量和日志的连接运算。FlinkJobWatcher 每隔 5 分钟创建一次任务健康快照，发送给作为 Kafka Topic 的 JobSnapshot。

随着 Flink 用例的不断增长，导致生成大量的日志和度量。作为 Flink 任务，FlinkJobWatcher 能处理不断增长的数据规模，易于并行调优，保证系统通量能匹配用例数量增长。

随着 JobSnapshot 的启用，越来越多的数据需获取和归并到 JobSnapshot。针对此，我们使用dropwizard构建了 RESTful 服务，不断读取 JobSnapshot Topic，并通过 RPC 拉取外部数据。其中，外部数据源包括从 YARM ResourceManager 获取的用户名和加载时间等静态数据、Flink REST API 获取的配置、对比时序度量是否符合细粒度标准下阈值的内部工具 Automated Canary Analysis（ACA），以及其他一些内部查看工具，它们通过运行工作节点驻留进程采集 RSS 内存、CPU 使用率等自定义度量。我们还使用 React 实现前端用户界面，可更好地查看健康状态。

展望

我们将持续改进 Dr. Squirrel，以提供更好的诊断能力，进而实现完全自助式检查。具体包括：

• 容量规划：监控并评估系统通量、内存和 vcore 使用情况，进而找出最有效的资源设置。

• 与 CI/CD 的集成：运行 CI/CD 流水线自动化，实现更改从开发到生产环境的验证和推送。我们将集成 Dr.Squirrel 到 CI/CD，以推送新更改，提供更确切的任务健康情况。

• 报警和通知：向任务所有者和平台团队汇总报告健康状况。

• 任务粒度的代价估计：基于资源的使用情况，给出每个任务的代价估计，为预算的规划和掌控提供参考。

更多 Pinterest 流处理参考资料：

• Pinterest的统一Flink源：流数据处理（Unified Flink Source at Pinterest: Streaming Data Processing）

• 使用Apache Flink实现近实时图像相似度检测（Detecting Image Similarity in (Near) Real-time Using Apache Flink）

• Pinterest的视频架构：从Lambda到Kappa架构的演进（Pinterest Visual Signals Infrastructure: Evolution from Lambda to Kappa Architecture）

• 基于Apache Flink的Pinterest实验性实时业务平台（Real-time experiment analytics at Pinterest using Apache Flink）

原文链接： Faster Flink adoption with self-service diagnosis tool at Pinterest