阿里云EMR Remote Shuffle Service在小米的实践

阿里云EMR自2020年推出Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决Spark作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施，与此同时RSS也在跟合作方小米的共建下不断演进。本文将介绍RSS的最新架构，在小米的实践，以及开源。

一  问题回顾

Shuffle是大数据计算中最为重要的算子。首先，覆盖率高，超过50%的作业都包含至少一个Shuffle[2]。其次，资源消耗大，阿里内部平台Shuffle的CPU占比超过20%，LinkedIn内部Shuffle Read导致的资源浪费高达15%[1]，单Shuffle数据量超100T[2]。第三，不稳定，硬件资源的稳定性CPU>内存>磁盘≈网络，而Shuffle的资源消耗是倒序。OutOfMemory和Fetch Failure可能是Spark作业最常见的两种错误，前者可以通过调参解决，而后者需要系统性重构Shuffle。

传统Shuffle如下图所示，Mapper把Shuffle数据按PartitionId排序写盘后交给External Shuffle Service(ESS)管理，Reducer从每个Mapper Output中读取属于自己的Block。

传统Shuffle存在以下问题。

• 本地盘依赖限制了存算分离。存算分离是近年来兴起的新型架构，它解耦了计算和存储，可以更灵活地做机型设计：计算节点强CPU弱磁盘，存储节点强磁盘强网络弱CPU。计算节点无状态，可根据负载弹性伸缩。存储端，随着对象存储(OSS, S3)+数据湖格式(Delta, Iceberg, Hudi)+本地/近地缓存等方案的成熟，可当作容量无限的存储服务。用户通过计算弹性+存储按量付费获得成本节约。然而，Shuffle对本地盘的依赖限制了存算分离。

• 写放大。当Mapper Output数据量超过内存时触发外排，从而引入额外磁盘IO。

• 大量随机读。Mapper Output属于某个Reducer的数据量很小，如Output 128M，Reducer并发2000，则每个Reducer只读64K，从而导致大量小粒度随机读。对于HDD，随机读性能极差；对于SSD，会快速消耗SSD寿命。

• 高网络连接数，导致线程池消耗过多CPU，带来性能和稳定性问题。

• Shuffle数据单副本，大规模集群场景坏盘/坏节点很普遍，Shuffle数据丢失引发的Stage重算带来性能和稳定性问题。

二  RSS发展历程

针对Shuffle的问题，工业界尝试了各种方法，近两年逐渐收敛到Push Shuffle的方案。

1  Sailfish

Sailfish[3](2012)最早提出Push Shuffle + Partition数据聚合的方法，对大作业有20%-5倍的性能提升。Sailfish魔改了分布式文件系统KFS[4]，不支持多副本。

2  Dataflow

Goolge BigQuery和Cloud Dataflow[5](2018)实现了Shuffle跟计算的解耦，采用多层存储(内存+磁盘)，除此之外没有披露更多技术细节。

3  Riffle

Facebook Riffle[2](2018)采用了在Mapper端Merge的方法，物理节点上部署的Riffle服务负责把此节点上的Shuffle数据按照PartitionId做Merge，从而一定程度把小粒度的随机读合并成较大粒度。

4  Cosco

Facebook Cosco[6][7](2019)采用了Sailfish的方法并做了重设计，保留了Push Shuffle + Parititon数据聚合的核心方法，但使用了独立服务。服务端采用Master-Worker架构，使用内存两副本，用DFS做持久化。Cosco基本上定义了RSS的标准架构，但受到DFS的拖累，性能上并没有显著提升。

5  Zeus

Uber Zeus[8][9](2020)同样采用了去中心化的服务架构，但没有类似etcd的角色维护Worker状态，因此难以做状态管理。Zeus通过Client双推的方式做多副本，采用本地存储。

6  RPMP

Intel RPMP[10](2020)依靠RDMA和PMEM的新硬件来加速Shuffle，并没有做数据聚合。

7  Magnet

LinkedIn Magnet[1](2021)融合了本地Shuffle+Push Shuffle，其设计哲学是"尽力而为"，Mapper的Output写完本地后，Push线程会把数据推给远端的ESS做聚合，且不保证所有数据都会聚合。受益于本地Shuffle，Magnet在容错和AE的支持上的表现更好(直接Fallback到传统Shuffle)。Magnet的局限包括依赖本地盘，不支持存算分离；数据合并依赖ESS，对NodeManager造成额外压力；Shuffle Write同时写本地和远端，性能达不到最优。Magnet方案已经被Apache Spark接纳，成为默认的开源方案。

8  FireStorm

FireStorm[11](2021)混合了Cosco和Zeus的设计，服务端采用Master-Worker架构，通过Client多写实现多副本。FireStorm使用了本地盘+对象存储的多层存储，采用较大的PushBlock(默认3M)。FireStorm在存储端保留了PushBlock的元信息，并记录在索引文件中。FireStorm的Client缓存数据的内存由Spark MemoryManager进行管理，并通过细颗粒度的内存分配(默认3K)来尽量避免内存浪费。

从上述描述可知，当前的方案基本收敛到Push Shuffle，但在一些关键设计上的选择各家不尽相同，主要体现在:

1. 集成到Spark内部还是独立服务。

   
   

2. RSS服务侧架构，选项包括：Master-Worker，含轻量级状态管理的去中心化，完全去中心化。

   
   

3. Shuffle数据的存储，选项包括：内存，本地盘，DFS，对象存储。

   
   

4. 多副本的实现，选项包括：Client多推，服务端做Replication。

阿里云RSS[12][13]由2020年推出，核心设计参考了Sailfish和Cosco，并且在架构和实现层面做了改良，下文将详细介绍。

三  阿里云RSS核心架构

针对上一节的关键设计，阿里云RSS的选择如下：

1. 独立服务。考虑到将RSS集成到Spark内部无法满足存算分离架构，阿里云RSS将作为独立服务提供Shuffle服务。

   
   

2. Master-Worker架构。通过Master节点做服务状态管理非常必要，基于etcd的状态状态管理能力受限。

   
   

3. 多种存储方式。目前支持本地盘/DFS等存储方式，主打本地盘，将来会往分层存储方向发展。

   
   

4. 服务端做Replication。Client多推会额外消耗计算节点的网络和计算资源，在独立部署或者服务化的场景下对计算集群不友好。

下图展示了阿里云RSS的关键架构，包含Client(RSS Client, Meta Service)，Master(Resource Manager)和Worker三个角色。Shuffle的过程如下:

1. Mapper在首次PushData时请求Master分配Worker资源，Worker记录自己所需要服务的Partition列表。

   
   

2. Mapper把Shuffle数据缓存到内存，超过阈值时触发Push。

   
   

3. 隶属同个Partition的数据被Push到同一个Worker做合并，主Worker内存接收到数据后立即向从Worker发起Replication，数据达成内存两副本后即向Client发送ACK，Flusher后台线程负责刷盘。

   
   

4. Mapper Stage运行结束，MetaService向Worker发起CommitFiles命令，把残留在内存的数据全部刷盘并返回文件列表。

   
   

5. Reducer从对应的文件列表中读取Shuffle数据。

阿里云RSS的核心架构和容错方面的介绍详见[13]，本文接下来介绍阿里云RSS近一年的架构演进以及不同于其他系统的特色。

1  状态下沉

RSS采用Master-Worker架构，最初的设计中Master统一负责集群状态管理和Shuffle生命周期管理。集群状态包括Worker的健康度和负载；生命周期包括每个Shuffle由哪些Worker服务，每个Worker所服务的Partition列表，Shuffle所处的状态(Shuffle Write，CommitFile，Shuffle Read)，是否有数据丢失等。维护Shuffle生命周期需要较大数据量和复杂数据结构，给Master HA的实现造成阻力。同时大量生命周期管理的服务调用使Master易成为性能瓶颈，限制RSS的扩展性。

为了缓解Master压力，我们把生命周期状态管理下沉到Driver，由Application管理自己的Shuffle，Master只需维护RSS集群本身的状态。这个优化大大降低Master的负载，并使得Master HA得以顺利实现。

2  Adaptive Pusher

在最初的设计中，阿里云RSS跟其他系统一样采用Hash-Based Pusher，即Client会为每个Partition维护一个(或多个[11])内存Buffer，当Buffer超过阈值时触发推送。这种设计在并发度适中的情况下没有问题，而在超大并发度的情况下会导致OOM。例如Reducer的并发5W，在小Buffer[13]的系统中(64K)极端内存消耗为64K*5W=3G，在大Buffer[11]的系统中(3M)极端内存消耗为3M*5W=146G，这是不可接受的。针对这个问题，我们开发了Sort-Based Pusher，缓存数据时不区分Partition，当总的数据超过阈值(i.e. 64M)时对当前数据按照PartitionId排序，然后把数据Batch后推送，从而解决内存消耗过大的问题。

Sort-Based Pusher会额外引入一次排序，性能上比Hash-Based Pusher略差。我们在ShuffleWriter初始化阶段根据Reducer的并发度自动选择合适的Pusher。

3  磁盘容错

出于性能的考虑，阿里云RSS推荐本地盘存储，因此处理坏/慢盘是保证服务可靠性的前提。Worker节点的DeviceMonitor线程定时对磁盘进行检查，检查项包括IOHang，使用量，读写异常等。此外Worker在所有磁盘操作处(创建文件，刷盘)都会捕捉异常并上报。IOHang、读写异常被认为是Critical Error，磁盘将被隔离并终止该磁盘上的存储服务。慢盘、使用量超警戒线等异常仅将磁盘隔离，不再接受新的Partition存储请求，但已有的Partition服务保持正常。在磁盘被隔离后，Worker的容量和负载将发生变化，这些信息将通过心跳发送给Master。

4  滚动升级

RSS作为常驻服务，有永不停服的要求，而系统本身总在向前演进，因此滚动升级是必选的功能。尽管通过Sub-Cluster部署方式可以绕过，即部署多个子集群，对子集群做灰度，灰度的集群暂停服务，但这种方式依赖调度系统感知正在灰度的集群并动态修改作业配置。我们认为RSS应该把滚动升级闭环掉，核心设计如下图所示。Client向Master节点的Leader角色(Master实现了HA，见上文)发起滚动升级请求并把更新包上传给Leader，Leader通过Raft协议修改状态为滚动升级，并启动第一阶段的升级：升级Master节点。Leader首先升级所有的Follower，然后替换本地包并重启。在Leader节点改变的情况下，升级过程不会中断或异常。Master节点升级结束后进入第二阶段：Worker节点升级。RSS采用滑动窗口做升级，窗口内的Worker尽量优雅下线，即拒绝新的Partition请求，并等待本地Shuffle结束。为了避免等待时间过长，会设置超时时间。此外，窗口内的Worker选择会尽量避免同时包含主从两副本以降低数据丢失的概率。

5  混乱测试框架

对于服务来说，仅依靠UT、集成测试、e2e测试等无法保证服务可靠性，因为这些测试无法覆盖线上复杂环境，如坏盘、CPU过载、网络过载、机器挂掉等。RSS要求在出现这些复杂情况时保持服务稳定，为了模拟线上环境，我们开发了仿真(混乱)测试框架，在测试环境中模拟线上可能出现的异常，同时保证满足RSS运行的最小运行环境，即至少3个Master节点和2个Worker节点可用，并且每个Worker节点至少有一块盘。我们持续对RSS做此类压力测试。

仿真测试框架架构如下图所示，首先定义测试Plan来描述事件类型、事件触发的顺序及持续时间，事件类型包括节点异常，磁盘异常，IO异常，CPU过载等。客户端将Plan提交给Scheduler，Scheduler根据Plan的描述给每个节点的Runner发送具体的Operation，Runner负责具体执行并汇报当前节点的状态。在触发Operation之前，Scheduler会推演该事件发生产生的后果，若导致无法满足RSS的最小可运行环境，将拒绝此事件。

我们认为仿真测试框架的思路是通用设计，可以推广到更多的服务测试中。

6  多引擎支持

Shuffle是通用操作，不跟引擎绑定，因此我们尝试了多引擎支持。当前我们支持了Hive+RSS，同时也在探索跟流计算引擎(Flink)，MPP引擎(Presto)结合的可能性。尽管Hive和Spark都是批计算引擎，但Shuffle的行为并不一致，最大的差异是Hive在Mapper端做排序，Reducer只做Merge，而Spark在Reducer端做排序。由于RSS暂未支持计算，因此需要改造Tez支持Reducer排序。此外，Spark有干净的Shuffle插件接口，RSS只需在外围扩展，而Tez没有类似抽象，在这方面也有一定侵入性。

当前大多数引擎都没有Shuffle插件化的抽象，需要一定程度的引擎修改。此外，流计算和MPP都是上游即时Push给下游的模式，而RSS是上游Push，下游Pull的模式，这两者如何结合也是需要探索的。

7  测试

我们对比了阿里云RSS、Magent及开源系统X。由于大家的系统还在向前演进，因此测试结果仅代表当前。

测试环境

Header * 1: ecs.g6e.4xlarge, 16 * 2.5GHz/3.2GHz, 64GiB, 10Gbps

Worker * 3: ecs.g6e.8xlarge, 32 * 2.5GHz/3.2GHz, 128GiB, 10Gbps

阿里云RSS vs. Magnet

5T Terasort的性能测试如下图所示，如上文描述，Magent的Shuffle Write有额外开销，差于RSS和传统做法。Magent的Shuffle Read有提升，但差于RSS。在这个Benchmark下，RSS明显优于另外两个，Magent的e2e时间略好于传统Shuffle。

阿里云RSS vs. 开源系统X

RSS跟开源系统X在TPCDS-3T的性能对比如下，总时间RSS快了20%。

稳定性

在稳定性方面，我们测试了Reducer大规模并发的场景，Magnet可以跑通但时间比RSS慢了数倍，System X在Shuffle Write阶段报错。

四  阿里云RSS在小米的实践

1  现状及痛点

小米的离线集群以Yarn+HDFS为主，NodeManager和DataNode混合部署。Spark是主要的离线引擎，支撑着核心计算任务。Spark作业当前最大的痛点集中在Shuffle导致的稳定性差，性能差和对存算分离架构的限制。在进行资源保证和作业调优后，作业失败原因主要归结为Fetch Failure，如下图所示。由于大部分集群使用的是HDD，传统Shuffle的高随机读和高网络连接导致性能很差，低稳定性带来的Stage重算会进一步加剧性能回退。此外，小米一直在尝试利用存算分离架构的计算弹性降低成本，但Shuffle对本地盘的依赖造成了阻碍。

2  RSS在小米的落地

小米一直在关注Shuffle优化相关技术，21年1月份跟阿里云EMR团队就RSS项目建立了共创关系，3月份第一个生产集群上线，开始接入作业，6月份第一个HA集群上线，规模达100+节点，9月份第一个300+节点上线，集群默认开启RSS，后续规划会进一步扩展RSS的灰度规模。

在落地的过程，小米主导了磁盘容错的开发，大大提高了RSS的服务稳定性，技术细节如上文所述。此外，在前期RSS还未完全稳定阶段，小米在多个环节对RSS的作业进行了容错。在调度端，若开启RSS的Spark作业因Shuffle报错，则Yarn的下次重试会回退到ESS。在ShuffleWriter初始化阶段，小米主导了自适应Fallback机制，根据当前RSS集群的负载和作业的特征(如Reducer并发是否过大)自动选择RSS或ESS，从而提升稳定性。

3  效果

接入RSS后，Spark作业的稳定性、性能都取得了显著提升。之前因Fetch Failure失败的作业几乎不再失败，性能平均有20%的提升。下图展示了接入RSS前后作业稳定性的对比。

ESS：

RSS:

下图展示了接入RSS前后作业运行时间的对比。

ESS:

RSS:

在存算分离方面，小米海外某集群接入RSS后，成功上线了1600+ Core的弹性集群，且作业运行稳定。

在阿里云EMR团队及小米Spark团队的共同努力下，RSS带来的稳定性和性能提升得到了充分的验证。后续小米将会持续扩大RSS集群规模以及作业规模，并且在弹性资源伸缩场景下发挥更大的作用。

五  开源

重要的事说三遍：“阿里云RSS开源啦!” X 3

git地址: https://github.com/alibaba/RemoteShuffleService

开源代码包含核心功能及容错，满足生产要求。

计划中的重要Feature:

1. AE
2. Spark多版本支持

3. Better 流控
4. Better 监控

5. Better HA
6. 多引擎支持

欢迎各路开发者共建！

六  Reference

[1]Min Shen, Ye Zhou, Chandni Singh. Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing. VLDB 2020.

[2]Haoyu Zhang, Brian Cho, Ergin Seyfe, Avery Ching, Michael J. Freedman. Riffle: Optimized Shuffle Service for Large-Scale Data Analytics. EuroSys 2018.

[3]Sriram Rao, Raghu Ramakrishnan, Adam Silberstein. Sailfish: A Framework For Large Scale Data Processing. SoCC 2012.

[4]KFS. http://code.google.com/p/kosmosfs/

[5]Google Dataflow Shuffle. https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-distributed-shuffle-improves-scalability-and-performance-cloud-dataflow-pipelines

[6]Cosco: An Efficient Facebook-Scale Shuffle Service. https://databricks.com/session/cosco-an-efficient-facebook-scale-shuffle-service

[7]Flash for Apache Spark Shuffle with Cosco. https://databricks.com/session_na20/flash-for-apache-spark-shuffle-with-cosco

[8]Uber Zeus. https://databricks.com/session_na20/zeus-ubers-highly-scalable-and-distributed-shuffle-as-a-service

[9]Uber Zeus. https://github.com/uber/RemoteShuffleService

[10]Intel RPMP. https://databricks.com/session_na20/accelerating-apache-spark-shuffle-for-data-analytics-on-the-cloud-with-remote-persistent-memory-pools

[11]Tencent FireStorm. https://github.com/Tencent/Firestorm

[12]Aliyun RSS在趣头条的实践. https://developer.aliyun.com/article/779686

[13]Aliyun RSS架构. https://developer.aliyun.com/article/772329

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