storm与spark streaming反压机制

因特殊业务场景,如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增,形成巨大的流量毛刺,数据流入的速度远高于数据处理的速度,对流处理系统构成巨大的负载压力,如果不能正确处理,可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃,因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。

Storm和Spark Streaming都提供了反压机制,实现各不相同

对于开启了acker机制的storm程序,可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果,如果下游组件(bolt)处理速度跟不上导致spout发送的tuple没有及时确认的数超过了参数设定的值,spout会停止发送数据,这种方式的缺点是很难调优conf.setMaxSpoutPending参数的设置以达到最好的反压效果,设小了会导致吞吐上不去,设大了会导致worker OOM;有震荡,数据流会处于一个颠簸状态,效果不如逐级反压;另外对于关闭acker机制的程序无效;

新的storm自动反压机制(Automatic Back Pressure)通过监控bolt中的接收队列的情况,当超过高水位值时专门的线程会将反压信息写到 Zookeeper ,Zookeeper上的watch会通知该拓扑的所有Worker都进入反压状态,最后Spout降低tuple发送的速度。具体实现:JIRA STORM-886




Spark Streaming程序中当计算过程中出现batch processing time > batch interval的情况时,(其中batch processing time为实际计算一个批次花费时间,batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔),意味着处理数据的速度小于接收数据的速度,如果这种情况持续过长的时间,会造成数据在内存中堆积,导致Receiver所在Executor内存溢出等问题(如果设置StorageLevel包含disk, 则内存存放不下的数据会溢写至disk, 加大延迟),可以通过设置参数spark.streaming.receiver.maxRate来限制Receiver的数据接收速率,此举虽然可以通过限制接收速率,来适配当前的处理能力,防止内存溢出,但也会引入其它问题。比如:producer数据生产高于maxRate,当前集群处理能力也高于maxRate,这就会造成资源利用率下降等问题。为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力,Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制(back-pressure),通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力

Spark Streaming Backpressure:  根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接收率。通过属性"spark.streaming.backpressure.enabled"来控制是否启用backpressure机制,默认值false,即不启用

Streaming架构如下图所示:


BackPressure执行过程如下图所示:



本文参考: http://www.cnblogs.com/barrenlake/p/5349949.html 里面有详细的源码分析可以参考学习,推荐

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