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[源碼解析]為什麼mapPartition比map更高效
目錄
- [源碼解析]為什麼mapPartition比map更高效
- 0x00 摘要
- 0x01 map vs mapPartition
- 1.1 map
- 1.2 mapPartition
- 1.3 異同
- 0x02 代碼
- 0x03 Flink的傳輸機制
- 3.1 傳輸機制概述
- 3.2 遠程通信
- 3.3 TaskManager進程內傳輸
- 3.4 源碼分析
- 0x04 runtime
- 4.1 Driver
- 4.2 MapDriver
- 4.3 MapPartitionDriver
- 4.4 效率區別
- 0x05 優化和ChainedMapDriver
- 0x06 總結
- 0x07 參考
0x00 摘要
自從函數式編程和響應式編程逐漸進入到程序員的生活之後,map函數作為其中一個重要算子也為大家所熟知,無論是前端web開發,手機開發還是後端服務器開發,都很難逃過它的手心。而在大數據領域中又往往可以見到另外一個算子mapPartition的身影。在性能調優中,經常會被建議盡量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文將從Flink源碼和示例入手,為大家解析為什麼mapPartition比map更高效。
0x01 map vs mapPartition
1.1 map
Map的作用是將數據流上每個元素轉換為另外的元素,比如data.map { x => x.toInt }
。它把數組流
中的每一個值,使用所提供的函數執行一遍,一一對應。得到與元素個數相同的數組流
。然後返回這個新數據流。
1.2 mapPartition
MapPartition的作用是單個函數調用并行分區,比如data.mapPartition { in => in map { (_, 1) } }
。該函數將分區作為“迭代器”,可以產生任意數量的結果。每個分區中的元素數量取決於并行度和以前的operations。
1.3 異同
其實,兩者完成的業務操作是一樣的,本質上都是將數據流上每個元素轉換為另外的元素。
區別主要在兩點。
從邏輯實現來講,
- map邏輯實現簡單,就是在函數中簡單一一轉換,map函數的輸入和輸入都是單個元素。
- mapPartition相對複雜,函數的輸入有兩個,一般格式為
void mapPartition(Iterable<T> values, Collector<O> out)
。其中values是需要映射轉換的所有記錄,out是用來發送結果的collector。具體返回什麼,如何操作out來返回結果,則完全依賴於業務邏輯。
從調用次數來說,
- 數據有多少個元素,map就會被調用多少次。
- 數據有多少分區,mapPartition就會被調用多少次。
為什麼MapPartition有這麼高效呢,下面我們將具體論證。
0x02 代碼
首先我們給出示例代碼,從下文中我們可以看出,map就是簡單的轉換,而mapPartition則不但要做轉換,程序員還需要手動操作如何返回結果:
public class IteratePi {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvironment env=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//迭代次數
int iterativeNum=10;
DataSet<Integer> wordList = env.fromElements(1, 2, 3);
IterativeDataSet<Integer> iterativeDataSet=wordList.iterate(iterativeNum);
DataSet<Integer> mapResult=iterativeDataSet
.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer map(Integer value) throws Exception {
value += 1;
return value;
}
});
//迭代結束的條件
DataSet<Integer> result=iterativeDataSet.closeWith(mapResult);
result.print();
MapPartitionOperator<Integer, Integer> mapPartitionResult = iterativeDataSet
.mapPartition(new MapPartitionFunction<Integer, Integer>() {
@Override
public void mapPartition(Iterable<Integer> values, Collector<Integer> out) {
for (Integer value : values) {
// 這裏需要程序員自行決定如何返回,即調用collect操作。
out.collect(value + 2);
}
} }
);
//迭代結束的條件
DataSet<Integer> partitionResult=iterativeDataSet.closeWith(mapPartitionResult);
partitionResult.print();
}
}
0x03 Flink的傳輸機制
世界上很少有沒有來由的愛,也少見免費的午餐。mapPartition之所以高效,其所依賴的基礎就是Flink的傳輸機制。所以我們下面就講解下為什麼。
大家都知道,Spark是用微批處理來模擬流處理,就是說,spark還是一批一批的傳輸和處理數據,所以我們就能理解mapPartition的機制就是基於這一批數據做統一處理。這樣確實可以高效。
但是Flink號稱是純流,即Flink是每來一個輸入record,就進行一次業務處理,然後返回給下游算子。
有的兄弟就會產生疑問:每次都只是處理單個記錄,怎麼能夠讓mapPartition做到批次處理呢。其實這就是Flink的微妙之處:即Flink確實是每次都處理一個輸入record,但是在上下游傳輸時候,Flink還是把records累積起來做批量傳輸的。也可以這麼理解:從傳輸的角度講,Flink是微批處理的。
3.1 傳輸機制概述
Flink 的網絡棧是組成 flink-runtime 模塊的核心組件之一,也是 Flink 作業的核心部分。所有來自 TaskManager 的工作單元(子任務)都通過它來互相連接。流式傳輸數據流都要經過網絡棧,所以它對 Flink 作業的性能表現(包括吞吐量和延遲指標)至關重要。與通過 Akka 使用 RPC 的 TaskManager 和 JobManager 之間的協調通道相比,TaskManager 之間的網絡棧依賴的是更底層的,基於 Netty 的 API。
3.2 遠程通信
一個運行的application的tasks在持續交換數據。TaskManager負責做數據傳輸。不同任務之間的每個(遠程)網絡連接將在 Flink 的網絡棧中獲得自己的 TCP 通道。但是如果同一任務的不同子任務被安排到了同一個 TaskManager,則它們與同一個 TaskManager 的網絡連接將被多路復用,並共享一個 TCP 信道以減少資源佔用。
每個TaskManager有一組網絡緩衝池(默認每個buffer是32KB),用於發送與接受數據。如發送端和接收端位於不同的TaskManager進程中,則它們需要通過操作系統的網絡棧進行交流。流應用需要以管道的模式進行數據交換,也就是說,每對TaskManager會維持一個永久的TCP連接用於做數據交換。在shuffle連接模式下(多個sender與多個receiver),每個sender task需要向每個receiver task發送數據,此時TaskManager需要為每個receiver task都分配一個緩衝區。
一個記錄被創建並傳遞之後(例如通過 Collector.collect()),它會被遞交到RecordWriter,其將來自 Java 對象的記錄序列化為一個字節序列,後者最終成為網絡緩存。RecordWriter 首先使用SpanningRecordSerializer將記錄序列化為一個靈活的堆上字節數組。然後它嘗試將這些字節寫入目標網絡通道的關聯網絡緩存。
因為如果逐個發送會降低每個記錄的開銷並帶來更高的吞吐量,所以為了取得高吞吐量,TaskManager的網絡組件首先從緩衝buffer中收集records,然後再發送。也就是說,records並不是一個接一個的發送,而是先放入緩衝,然後再以batch的形式發送。這個技術可以高效使用網絡資源,並達到高吞吐。類似於網絡或磁盤 I/O 協議中使用的緩衝技術。
接收方網絡棧(netty)將接收到的緩存寫入適當的輸入通道。最後(流式)任務的線程從這些隊列中讀取並嘗試在RecordReader的幫助下,通過Deserializer將積累的數據反序列化為 Java 對象。
3.3 TaskManager進程內傳輸
若sender與receiver任務都運行在同一個TaskManager進程,則sender任務會將發送的條目做序列化,並存入一個字節緩衝。然後將緩衝放入一個隊列,直到隊列被填滿。
Receiver任務從隊列中獲取緩衝,並反序列化輸入的條目。所以,在同一個TaskManager內,任務之間的數據傳輸並不經過網絡交互。
即在同一個TaskManager進程內,也是批量傳輸。
3.4 源碼分析
我們基於Flink優化的結果進行分析驗證,看看Flink是不是把記錄寫入到buffer中,這種情況下運行的是CountingCollector和ChainedMapDriver。
copyFromSerializerToTargetChannel:153, RecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
emit:116, RecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
emit:60, ChannelSelectorRecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
collect:65, OutputCollector (org.apache.flink.runtime.operators.shipping)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
collect:79, ChainedMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
invoke:196, DataSourceTask (org.apache.flink.runtime.operators)
doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:748, Thread (java.lang)
當執行完用戶定義的map函數之後,系統運行在 ChainedMapDriver.collect 函數。
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public void collect(IT record) {
this.outputCollector.collect(this.mapper.map(record));// mapper就是用戶代碼
}
然後調用到了CountingCollector.collect
public void collect(OUT record) {
this.collector.collect(record);// record就是用戶轉換后的記錄
}
OutputCollector.collect函數會把記錄發送給所有的writers。
this.delegate.setInstance(record);// 先把record設置到SerializationDelegate中
for (RecordWriter<SerializationDelegate<T>> writer : writers) { // 所有的writer
writer.emit(this.delegate); // 發送record
}
RecordWriter
負責把數據序列化,然後寫入到緩存中。它有兩個實現類:
BroadcastRecordWriter
: 維護了多個下游channel,發送數據到下游所有的channel中。ChannelSelectorRecordWriter
: 通過channelSelector
對象判斷數據需要發往下游的哪個channel。我們用的正是這個RecordWriter
。
這裏我們分析下ChannelSelectorRecordWriter
的emit
方法:
public void emit(T record) throws IOException, InterruptedException {
emit(record, channelSelector.selectChannel(record));
}
這裏使用了channelSelector.selectChannel
方法。該方法為record尋找到對應下游channel id。
public class OutputEmitter<T> implements ChannelSelector<SerializationDelegate<T>> {
public final int selectChannel(SerializationDelegate<T> record) {
switch (strategy) {
case FORWARD:
return forward(); // 我們代碼用到了這種情況。這裏 return 0;
......
}
}
}
接下來我們又回到了父類RecordWriter.emit
。
protected void emit(T record, int targetChannel) throws IOException, InterruptedException {
serializer.serializeRecord(record);
// Make sure we don't hold onto the large intermediate serialization buffer for too long
if (copyFromSerializerToTargetChannel(targetChannel)) {
serializer.prune();
}
}
關鍵的邏輯在於copyFromSerializerToTargetChannel
。此方法從序列化器中複製數據到目標channel,我們可以看出來,每條記錄都是寫入到buffer中。
protected boolean copyFromSerializerToTargetChannel(int targetChannel) throws IOException, InterruptedException {
// We should reset the initial position of the intermediate serialization buffer before
// copying, so the serialization results can be copied to multiple target buffers.
// 此處Serializer為SpanningRecordSerializer
// reset方法將serializer內部的databuffer position重置為0
serializer.reset();
boolean pruneTriggered = false;
// 獲取目標channel的bufferBuilder
// bufferBuilder內維護了MemorySegment,即內存片段
// Flink的內存管理依賴MemorySegment,可實現堆內堆外內存的管理
// RecordWriter內有一個bufferBuilder數組,長度和下游channel數目相同
// 該數組以channel ID為下標,存儲和channel對應的bufferBuilder
// 如果對應channel的bufferBuilder尚未創建,調用requestNewBufferBuilder申請一個新的bufferBuilder
BufferBuilder bufferBuilder = getBufferBuilder(targetChannel);
// 複製serializer的數據到bufferBuilder中
SerializationResult result = serializer.copyToBufferBuilder(bufferBuilder);
// 循環直到result完全被寫入到buffer
// 一條數據可能會被寫入到多個緩存中
// 如果緩存不夠用,會申請新的緩存
// 數據完全寫入完畢之時,當前正在操作的緩存是沒有寫滿的
// 因此返回true,表明需要壓縮該buffer的空間
while (result.isFullBuffer()) {
finishBufferBuilder(bufferBuilder);
// If this was a full record, we are done. Not breaking out of the loop at this point
// will lead to another buffer request before breaking out (that would not be a
// problem per se, but it can lead to stalls in the pipeline).
if (result.isFullRecord()) {
pruneTriggered = true;
emptyCurrentBufferBuilder(targetChannel);
break;
}
bufferBuilder = requestNewBufferBuilder(targetChannel);
result = serializer.copyToBufferBuilder(bufferBuilder);
}
checkState(!serializer.hasSerializedData(), "All data should be written at once");
// 如果buffer超時時間為0,需要flush目標channel的數據
if (flushAlways) {
flushTargetPartition(targetChannel);
}
return pruneTriggered;
}
0x04 runtime
4.1 Driver
Driver是Flink runtime的一個重要概念,是在一個task中運行的用戶業務邏輯組件,具體實現了批量操作代碼。其內部API包括初始化,清除,運行,取消等邏輯。
public interface Driver<S extends Function, OT> {
......
void setup(TaskContext<S, OT> context);
void run() throws Exception;
void cleanup() throws Exception;
void cancel() throws Exception;
}
具體在 org.apache.flink.runtime.operators 目錄下,我們能夠看到各種Driver的實現,基本的算子都有自己的Driver。
......
CoGroupDriver.java
FlatMapDriver.java
FullOuterJoinDriver.java
GroupReduceCombineDriver.java
GroupReduceDriver.java
JoinDriver.java
LeftOuterJoinDriver.java
MapDriver.java
MapPartitionDriver.java
......
4.2 MapDriver
map算子對應的就是MapDriver。
結合上節我們知道,上游數據是通過batch方式批量傳入的。所以,在run函數會遍歷輸入,每次取出一個record,然後調用用戶自定義函數function.map對這個record做map操作。
public class MapDriver<IT, OT> implements Driver<MapFunction<IT, OT>, OT> {
@Override
public void run() throws Exception {
final MutableObjectIterator<IT> input = this.taskContext.getInput(0);
.....
else {
IT record = null;
// runtime主動進行循環,這樣導致大量函數調用
while (this.running && ((record = input.next()) != null)) {
numRecordsIn.inc();
output.collect(function.map(record)); // function是用戶函數
}
}
}
}
4.3 MapPartitionDriver
MapPartitionDriver是mapPartition的具體組件。系統會把得到的批量數據inIter一次性的都傳給用戶自定義函數,由用戶代碼來進行遍歷操作。
public class MapPartitionDriver<IT, OT> implements Driver<MapPartitionFunction<IT, OT>, OT> {
@Override
public void run() throws Exception {
final MutableObjectIterator<IT> input = new CountingMutableObjectIterator<>(this.taskContext.<IT>getInput(0), numRecordsIn);
......
} else {
final NonReusingMutableToRegularIteratorWrapper<IT> inIter = new NonReusingMutableToRegularIteratorWrapper<IT>(input, this.taskContext.<IT>getInputSerializer(0).getSerializer());
// runtime不參与循環,這樣可以減少函數調用
function.mapPartition(inIter, output);
}
}
}
4.4 效率區別
我們能夠看到map和mapPartition的input都是MutableObjectIterator input類型, 說明兩者的輸入一致。只不過map是在Driver代碼中進行循環,mapPartition在用戶代碼中進行循環。具體mapPartition的 效率提高體現在如下方面 :
- 假設一共有60個數據需要轉換,map會在runtime中調用用戶函數60次。
- runtime把數據分成6個partition操作,則mapPartition在runtime中會調用用戶函數6次,在每個用戶函數中分別循環10次。對於runtime來說,map操作會多出54次用戶函數調用。
- 如果用戶業務中需要頻繁創建額外的對象或者外部資源操作,mapPartition的優勢更可以體現。 例如將數據寫入Mysql, 那麼map需要為每個元素創建一個數據庫連接,而mapPartition為每個partition創建一個鏈接。
假設有上億個數據需要map,這資源佔用和運行速度效率差別會相當大。
0x05 優化和ChainedMapDriver
之前提到了優化,這裏我們再詳細深入下如何優化map算子。
Flink有一個關鍵的優化技術稱為任務鏈,用於(在某些情況下)減少本地通信的過載。為了滿足任務鏈的條件,至少兩個以上的operator必須配置為同一併行度,並且使用本地向前的(local forwad)方式連接。任務鏈可以被認為是一種管道。
當管道以任務鏈的方式執行時候,Operators的函數被融合成單個任務,並由一個單獨的線程執行。一個function產生的records,通過使用一個簡單的方法調用,被遞交給下一個function。所以這裡在方法之間的records傳遞中,基本沒有序列化以及通信消耗。
針對優化后的Operator Chain,runtime對應的Driver則是ChainedMapDriver。這是通過 MAP(MapDriver.class, ChainedMapDriver.class, PIPELINED, 0)
, 映射得到的。
我們可以看到,因為是任務鏈,所以每個record是直接在管道中流淌 ,ChainedMapDriver連循環都省略了,直接map轉換后丟給下游去也。
public class ChainedMapDriver<IT, OT> extends ChainedDriver<IT, OT> {
private MapFunction<IT, OT> mapper; // 用戶函數
@Override
public void collect(IT record) {
try {
this.numRecordsIn.inc();
this.outputCollector.collect(this.mapper.map(record));
} catch (Exception ex) {
throw new ExceptionInChainedStubException(this.taskName, ex);
}
}
}
// 這時的調用棧如下
map:23, UserFunc$1 (com.alibaba.alink)
collect:79, ChainedMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
invoke:196, DataSourceTask (org.apache.flink.runtime.operators)
doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:748, Thread (java.lang)
0x06 總結
map和mapPartition實現的基礎是Flink的數據傳輸機制 :Flink確實是每次都處理一個輸入record,但是在上下游之間傳輸時候,Flink還是把records累積起來做批量傳輸。即可以認為從數據傳輸模型角度講,Flink是微批次的。
對於數據流轉換,因為是批量傳輸,所以對於積累的records,map是在runtime Driver代碼中進行循環,mapPartition在用戶代碼中進行循環。
map的函數調用次數要遠高於mapPartition。如果在用戶函數中涉及到頻繁創建額外的對象或者外部資源操作,則mapPartition性能遠遠高出。
如果沒有connection之類的操作,則通常性能差別並不大,通常不會成為瓶頸,也沒有想象的那麼嚴重。
0x07 參考
深入了解 Flink 網絡棧 ——A Deep-Dive into Flink’s Network Stack
Flink架構(二)- Flink中的數據傳輸
Flink 源碼之節點間通信
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