流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

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背景


Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。


而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性,对事件窗口有很好的支持,目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。


为深入熟悉了解 Flink 框架,验证其稳定性和可靠性,评估其实时处理性能,识别该体系中的缺点,找到其性能瓶颈并进行优化,给用户提供最适合的实时计算引擎,我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照,进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能,计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗,为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持,为后续的 SLA 建设提供一定参考。


Flink 与 Storm 两个框架对比:


测试目标


评估不同场景、不同数据压力下 Flink 和 Storm 两个实时计算框架目前的性能表现,获取其详细性能数据并找到处理性能的极限;了解不同配置对 Flink 性能影响的程度,分析各种配置的适用场景,从而得出调优建议。


测试场景


“输入-输出”简单处理场景


通过对“输入-输出”这样简单处理逻辑场景的测试,尽可能减少其它因素的干扰,反映两个框架本身的性能。

同时测算框架处理能力的极限,处理更加复杂的逻辑的性能不会比纯粹“输入-输出”更高。


用户作业耗时较长的场景


如果用户的处理逻辑较为复杂,或是访问了数据库等外部组件,其执行时间会增大,作业的性能会受到影响。因此,我们测试了用户作业耗时较长的场景下两个框架的调度性能。


窗口统计场景


实时计算中常有对时间窗口或计数窗口进行统计的需求,例如一天中每五分钟的访问量,每 100 个订单中有多少个使用了优惠等。Flink 在窗口支持上的功能比 Storm 更加强大,API 更加完善,但是我们同时也想了解在窗口统计这个常用场景下两个框架的性能。


精确计算场景(即消息投递语义为“恰好一次”)


Storm 仅能保证“至多一次” (At Most Once) 和“至少一次” (At Least Once) 的消息投递语义,即可能存在重复发送的情况。有很多业务场景对数据的精确性要求较高,希望消息投递不重不漏。Flink 支持“恰好一次” (Exactly Once) 的语义,但是在限定的资源条件下,更加严格的精确度要求可能带来更高的代价,从而影响性能。因此,我们测试了在不同消息投递语义下两个框架的性能,希望为精确计算场景的资源规划提供数据参考。


性能指标


吞吐量(Throughput)

  • 单位时间内由计算框架成功地传送数据的数量,本次测试吞吐量的单位为:条/秒。

  • 反映了系统的负载能力,在相应的资源条件下,单位时间内系统能处理多少数据。

  • 吞吐量常用于资源规划,同时也用于协助分析系统性能瓶颈,从而进行相应的资源调整以保证系统能达到用户所要求的处理能力。假设商家每小时能做二十份午餐(吞吐量 20 份/小时),一个外卖小哥每小时只能送两份(吞吐量 2 份/小时),这个系统的瓶颈就在小哥配送这个环节,可以给该商家安排十个外卖小哥配送。


延迟(Latency)

  • 数据从进入系统到流出系统所用的时间,本次测试延迟的单位为:毫秒。

  • 反映了系统处理的实时性。

  • 金融交易分析等大量实时计算业务对延迟有较高要求,延迟越低,数据实时性越强。

  • 假设商家做一份午餐需要 5 分钟,小哥配送需要 25 分钟,这个流程中用户感受到了 30 分钟的延迟。如果更换配送方案后延迟变成了 60 分钟,等送到了饭菜都凉了,这个新的方案就是无法接受的。


测试环境


为 Storm 和 Flink 分别搭建由 1 台主节点和 2 台从节点构成的 Standalone 集群进行本次测试。其中为了观察 Flink 在实际生产环境中的性能,对于部分测内容也进行了 on Yarn 环境的测试。


集群参数



框架参数



测试方法


测试流程



数据生产


Data Generator 按特定速率生成数据,带上自增的 id 和 eventTime 时间戳写入 Kafka 的一个 Topic(Topic Data)。


数据处理


Storm Task 和 Flink Task (每个测试用例不同)从 Kafka Topic Data 相同的 Offset 开始消费,并将结果及相应 inTime、outTime 时间戳分别写入两个 Topic(Topic Storm 和 Topic Flink)中。


指标统计


Metrics Collector 按 outTime 的时间窗口从这两个 Topic 中统计测试指标,每五分钟将相应的指标写入 MySQL 表中。

Metrics Collector 按 outTime 取五分钟的滚动时间窗口,计算五分钟的平均吞吐(输出数据的条数)、五分钟内的延迟(outTime - eventTime 或 outTime - inTime)的中位数及 99 线等指标,写入 MySQL 相应的数据表中。最后对 MySQL 表中的吞吐计算均值,延迟中位数及延迟 99 线选取中位数,绘制图像并分析。


默认参数


  • Storm 和 Flink 默认均为 At Least Once 语义。

    • Storm 开启 ACK,ACKer 数量为 1。

    • Flink 的 Checkpoint 时间间隔为 30 秒,默认 StateBackend 为 Memory。

  • 保证 Kafka 不是性能瓶颈,尽可能排除 Kafka 对测试结果的影响。

  • 测试延迟时数据生产速率小于数据处理能力,假设数据被写入 Kafka 后立刻被读取,即 eventTime 等于数据进入系统的时间。

  • 测试吞吐量时从 Kafka Topic 的最旧开始读取,假设该 Topic 中的测试数据量充足。


测试用例


Identity

  • Identity 用例主要模拟“输入-输出”简单处理场景,反映两个框架本身的性能。

  • 输入数据为“msgId, eventTime”,其中 eventTime 视为数据生成时间。单条输入数据约 20 B。

  • 进入作业处理流程时记录 inTime,作业处理完成后(准备输出时)记录 outTime。

  • 作业从 Kafka Topic Data 中读取数据后,在字符串末尾追加时间戳,然后直接输出到 Kafka。

  • 输出数据为“msgId, eventTime, inTime, outTime”。单条输出数据约 50 B。



Sleep

  • Sleep 用例主要模拟用户作业耗时较长的场景,反映复杂用户逻辑对框架差异的削弱,比较两个框架的调度性能。

  • 输入数据和输出数据均与 Identity 相同。

  • 读入数据后,等待一定时长(1 ms)后在字符串末尾追加时间戳后输出。



Windowed Word Count

  • Windowed Word Count 用例主要模拟窗口统计场景,反映两个框架在进行窗口统计时性能的差异。

  • 此外,还用其进行了精确计算场景的测试,反映 Flink 恰好一次投递的性能。

  • 输入为 JSON 格式,包含 msgId、eventTime 和一个由若干单词组成的句子,单词之间由空格分隔。单条输入数据约 150 B。

  • 读入数据后解析 JSON,然后将句子分割为相应单词,带 eventTime 和 inTime 时间戳发给 CountWindow 进行单词计数,同时记录一个窗口中最大最小的 eventTime 和 inTime,最后带 outTime 时间戳输出到 Kafka 相应的 Topic。

  • Spout/Source 及 OutputBolt/Output/Sink 并发度恒为 1,增大并发度时仅增大 JSONParser、CountWindow 的并发度。

  • 由于 Storm 对 window 的支持较弱,CountWindow 使用一个 HashMap 手动实现,Flink 用了原生的 CountWindow 和相应的 Reduce 函数。



测试结果


Iedntity单线程吞吐量


  • 上图中蓝色柱形为单线程 Storm 作业的吞吐,橙色柱形为单线程 Flink 作业的吞吐。

  • Identity 逻辑下,Storm 单线程吞吐为 8.7 万条/秒,Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。

  • 当 Kafka Data 的 Partition 数为 1 时,Flink 的吞吐约为 Storm 的 3.2 倍;当其 Partition 数为 8 时,Flink 的吞吐约为 Storm 的 4.6 倍。

  • 由此可以看出,Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。


Identity单线程作业延迟


  • 采用 outTime - eventTime 作为延迟,图中蓝色折线为 Storm,橙色折线为 Flink。虚线为 99 线,实线为中位数。

  • 从图中可以看出随着数据量逐渐增大,Identity 的延迟逐渐增大。其中 99 线的增大速度比中位数快,Storm 的 增大速度比 Flink 快。

  • 其中 QPS 在 80000 以上的测试数据超过了 Storm 单线程的吞吐能力,无法对 Storm 进行测试,只有 Flink 的曲线。

  • 对比折线最右端的数据可以看出,Storm QPS 接近吞吐时延迟中位数约 100 毫秒,99 线约 700 毫秒,Flink 中位数约 50 毫秒,99 线约 300 毫秒。Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半。


Sleep吞吐量


  • 从图中可以看出,Sleep 1 毫秒时,Storm 和 Flink 单线程的吞吐均在 900 条/秒左右,且随着并发增大基本呈线性增大。

  • 对比蓝色和橙色的柱形可以发现,此时两个框架的吞吐能力基本一致。


Sleep单线程作业延迟(中位数)


  • 依然采用 outTime - eventTime 作为延迟,从图中可以看出,Sleep 1 毫秒时,Flink 的延迟仍低于 Storm。


Windowed Word Count 单线程吞吐量


  • 单线程执行大小为 10 的计数窗口,吞吐量统计如图。

  • 从图中可以看出,Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒,Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。Flink 吞吐依然为 Storm 的 3 倍以上。


Windowed Word Count Flink At Least Once 与Exactly Once 吞吐量对比


  • 由于同一算子的多个并行任务处理速度可能不同,在上游算子中不同快照里的内容,经过中间并行算子的处理,到达下游算子时可能被计入同一个快照中。这样一来,这部分数据会被重复处理。因此,Flink 在 Exactly Once 语义下需要进行对齐,即当前最早的快照中所有数据处理完之前,属于下一个快照的数据不进行处理,而是在缓存区等待。当前测试用例中,在 JSON Parser 和 CountWindow、CountWindow 和 Output 之间均需要进行对齐,有一定消耗。为体现出对齐场景,Source/Output/Sink 并发度的并发度仍为 1,提高了 JSONParser/CountWindow 的并发度。具体流程细节参见前文 Windowed Word Count 流程图。

  • 上图中橙色柱形为 At Least Once 的吞吐量,黄色柱形为 Exactly Once 的吞吐量。对比两者可以看出,在当前并发条件下,Exactly Once 的吞吐较 At Least Once 而言下降了 6.3%


Windowed Word Count Storm At Least Once 吞吐量对比


  • Storm 将 ACKer 数量设置为零后,每条消息在发送时就自动 ACK,不再等待 Bolt 的 ACK,也不再重发消息,为 At Most Once 语义。

  • 上图中蓝色柱形为 At Least Once 的吞吐量,浅蓝色柱形为 At Most Once 的吞吐量。对比两者可以看出,在当前并发条件下,At Most Once 语义下的吞吐较 At Least Once 而言提高了 16.8%


Windowed Word Count 单线程作业延迟


  • Identity 和 Sleep 观测的都是 outTime - eventTime,因为作业处理时间较短或 Thread.sleep() 精度不高,outTime - inTime 为零或没有比较意义;Windowed Word Count 中可以有效测得 outTime - inTime 的数值,将其与 outTime - eventTime 画在同一张图上,其中 outTime - eventTime 为虚线,outTime - InTime 为实线。

  • 观察橙色的两条折线可以发现,Flink 用两种方式统计的延迟都维持在较低水平;观察两条蓝色的曲线可以发现,Storm 的 outTime - inTime 较低,outTime - eventTime 一直较高,即 inTime 和 eventTime 之间的差值一直较大,可能与 Storm 和 Flink 的数据读入方式有关。

  • 蓝色折线表明 Storm 的延迟随数据量的增大而增大,而橙色折线表明 Flink 的延迟随着数据量的增大而减小(此处未测至 Flink 吞吐量,接近吞吐时 Flink 延迟依然会上升)。

  • 即使仅关注 outTime - inTime(即图中实线部分),依然可以发现,当 QPS 逐渐增大的时候,Flink 在延迟上的优势开始体现出来。


Windowed Word Count Flink At Least Once 与 Exactly Once 延迟对比


  • 图中黄色为 99 线,橙色为中位数,虚线为 At Least Once,实线为 Exactly Once。图中相应颜色的虚实曲线都基本重合,可以看出 Flink Exactly Once 的延迟中位数曲线与 At Least Once 基本贴合,在延迟上性能没有太大差异。


Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 延迟对比


  • 图中蓝色为 99 线,浅蓝色为中位数,虚线为 At Least Once,实线为 At Most Once。QPS 在 4000 及以前的时候,虚线实线基本重合;QPS 在 6000 时两者已有差异,虚线略高;QPS 接近 8000 时,已超过 At Least Once 语义下 Storm 的吞吐,因此只有实线上的点。

  • 可以看出,QPS 较低时 Storm At Most Once 与 At Least Once 的延迟观察不到差异,随着 QPS 增大差异开始增大,At Most Once 的延迟较低。


Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 吞吐量对比


  • Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式,同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端(StateBackends)。由于线上作业需要,测试了这三种 StateBackends 在两种集群部署模式上的性能差异。其中,Standalone 时的存储路径为 JobManager 上的一个文件目录,on Yarn 时存储路径为 HDFS 上一个文件目录。

  • 对比三组柱形可以发现,使用 FileSystem 和 Memory 的吞吐差异不大,使用 RocksDB 的吞吐仅其余两者的十分之一左右。

  • 对比两种颜色可以发现,Standalone 和 on Yarn 的总体差异不大,使用 FileSystem 和 Memory 时 on Yarn 模式下吞吐稍高,使用 RocksDB 时 Standalone 模式下的吞吐稍高。


Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 延迟对比


  • 使用 FileSystem 和 Memory 作为 Backends 时,延迟基本一致且较低。

  • 使用 RocksDB 作为 Backends 时,延迟稍高,且由于吞吐较低,在达到吞吐瓶颈前的延迟陡增。其中 on Yarn 模式下吞吐更低,接近吞吐时的延迟更高。


结论及建议


框架本身性能


  • 由 5.1、5.5 的测试结果可以看出,Storm 单线程吞吐约为 8.7 万条/秒,Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。

  • 由 5.2、5.8 的测试结果可以看出,Storm QPS 接近吞吐时延迟(含 Kafka 读写时间)中位数约 100 毫秒,99 线约 700 毫秒,Flink 中位数约 50 毫秒,99 线约 300 毫秒。Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半,且随着 QPS 逐渐增大,Flink 在延迟上的优势开始体现出来。

  • 综上可得,Flink 框架本身性能优于 Storm。


复杂用户逻辑对框架差异的削弱


  • 对比 5.1 和 5.3、5.2 和 5.4 的测试结果可以发现,单个 Bolt Sleep 时长达到 1 毫秒时,Flink 的延迟仍低于 Storm,但吞吐优势已基本无法体现。

  • 因此,用户逻辑越复杂,本身耗时越长,针对该逻辑的测试体现出来的框架的差异越小。


不同消息投递语义的差异


  • 由 5.6、5.7、5.9、5.10 的测试结果可以看出,Flink Exactly Once 的吞吐较 At Least Once 而言下降 6.3%,延迟差异不大;Storm At Most Once 语义下的吞吐较 At Least Once 提升 16.8%,延迟稍有下降。

  • 由于 Storm 会对每条消息进行 ACK,Flink 是基于一批消息做的检查点,不同的实现原理导致两者在 At Least Once 语义的花费差异较大,从而影响了性能。而 Flink 实现 Exactly Once 语义仅增加了对齐操作,因此在算子并发量不大、没有出现慢节点的情况下对 Flink 性能的影响不大。Storm At Most Once 语义下的性能仍然低于 Flink。


Flink 状态存储后端选择


  • Flink 提供了内存、文件系统、RocksDB 三种 StateBackends,结合 5.11、5.12 的测试结果,三者的对比如下:



推荐使用 Flink 的场景


综合上述测试结果,以下实时计算场景建议考虑使用 Flink 框架进行计算:

  • 要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景;

  • 数据量较大,要求高吞吐低延迟的场景;

  • 需要进行状态管理或窗口统计的场景。


展望


  • 本次测试中尚有一些内容没有进行更加深入的测试,有待后续测试补充。例如:

    • Exactly Once 在并发量增大的时候是否吞吐会明显下降?

    • 用户耗时到 1ms 时框架的差异已经不再明显(Thread.sleep() 的精度只能到毫秒),用户耗时在什么范围内 Flink 的优势依然能体现出来?

  • 本次测试仅观察了吞吐量和延迟两项指标,对于系统的可靠性、可扩展性等重要的性能指标没有在统计数据层面进行关注,有待后续补充。

  • Flink 使用 RocksDBStateBackend 时的吞吐较低,有待进一步探索和优化。

  • 关于 Flink 的更高级 API,如 Table API & SQL 及 CEP 等,需要进一步了解和完善。


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