业务腾飞万里，美团 Flink 大作业执行稳定性优化实践

美团作为国内领先的生活服务电子商务平台，每天产生海量的业务数据，如何高效、稳定地处理这些数据，是美团数据平台面临的巨大挑战。为了应对这一挑战，美团于2016年引入Flink作为大数据处理引擎，并将其广泛应用于各种业务场景中。

随着业务的快速发展，美团Flink集群规模也不断扩大，目前已拥有数千个节点，每天处理数十万个作业。在这期间，美团也遇到了一些Flink大作业部署与状态稳定性方面的问题，本文将详细介绍美团在这些方面的优化实践。

一、美团 Flink 大作业部署遇到的问题

在美团，Flink大作业通常具有以下几个特点：

• 作业规模大：动辄数千个并行度，内存使用量数十GB甚至上百GB。
• 作业运行时间长：有的作业需要连续运行数天甚至数月。
• 作业依赖关系复杂：有的作业依赖于多个其他作业，且作业之间的依赖关系可能随时发生变化。

这些特点给Flink大作业的部署带来了很大的挑战。比如，作业规模大，就意味着需要占用大量的资源，这可能会影响其他作业的运行。作业运行时间长，就意味着作业可能会遇到各种各样的问题，比如节点故障、网络抖动等。作业依赖关系复杂，就意味着作业的启动和停止顺序必须严格按照依赖关系来执行，否则可能会导致作业失败。

二、美团 Flink 大作业部署的优化实践

针对以上问题，美团做了以下几个方面的优化：

• 使用Kubernetes管理Flink作业：Kubernetes是一个容器编排系统，它可以帮助我们轻松地部署和管理Flink作业。通过使用Kubernetes，我们可以将Flink作业打包成容器，并将其部署到Kubernetes集群上。这样，我们就不用再关心Flink作业的部署细节，而是可以专注于作业本身的开发和运维。
• 使用Flink的作业管理器高可用机制：Flink的作业管理器是Flink集群的控制中心，它负责作业的调度和执行。为了提高Flink集群的稳定性，我们需要保证作业管理器的可用性。Flink提供了两种作业管理器高可用机制：基于ZooKeeper的作业管理器高可用机制和基于Kubernetes的作业管理器高可用机制。我们选择了基于Kubernetes的作业管理器高可用机制，因为它更加简单易用，而且与Kubernetes的集成也更加紧密。
• 使用Flink的Checkpointing机制：Checkpointing是Flink的一种容错机制，它可以将作业的状态定期持久化到外部存储系统中。这样，当作业遇到故障时，我们可以从Checkpointing中恢复作业的状态，并继续执行作业。Flink提供了两种Checkpointing机制：基于文件的Checkpointing机制和基于RocksDB的Checkpointing机制。我们选择了基于RocksDB的Checkpointing机制，因为它具有更好的性能和可靠性。

三、美团 Flink 大作业状态稳定性优化遇到的问题

在美团，Flink大作业通常具有以下几个特点：

• 状态数据量大：有的作业的状态数据量高达数十GB甚至上百GB。
• 状态更新频繁：有的作业的状态数据每秒钟都会更新数百万次。
• 状态访问并发度高：有的作业的状态数据会被多个并行任务同时访问。

这些特点给Flink大作业的状态稳定性带来了很大的挑战。比如，状态数据量大，就意味着需要占用大量的存储空间，这可能会影响Flink集群的性能。状态更新频繁，就意味着Flink需要频繁地将状态数据持久化到外部存储系统中，这可能会降低Flink的性能。状态访问并发度高，就意味着Flink需要同时处理来自多个并行任务的状态访问请求，这可能会导致状态数据不一致。

四、美团 Flink 大作业状态稳定性优化的实践

针对以上问题，美团做了以下几个方面的优化：

• 使用RocksDB作为状态后端：RocksDB是一种高性能的键值数据库，它非常适合Flink的状态存储。RocksDB提供了多种存储引擎，我们可以根据实际情况选择合适的存储引擎来存储Flink的状态数据。比如，我们可以使用RocksDB的Write Ahead Log(WAL)存储引擎来提高Flink的性能，或者我们可以使用RocksDB的Tiered Storage存储引擎来降低Flink的存储成本。
• 使用Flink的异步状态快照机制：Flink的异步状态快照机制可以将Flink的状态数据异步持久化到外部存储系统中。这样，就可以减少Flink对外部存储系统的访问次数，从而提高Flink的性能。
• 使用Flink的状态压缩机制：Flink的状态压缩机制可以将Flink的状态数据压缩，从而减少Flink的状态数据量。这可以降低Flink的存储成本，并提高Flink的性能。

通过以上优化，美团Flink大作业的部署与状态稳定性得到了显著提高。目前，美团Flink集群每天处理数十万个作业，作业的平均成功率超过99.99%。美团的这些优化实践也得到了业界的广泛认可，并在多个国际会议上发表论文。