菜鸟实时数仓2.0进阶之路
分享嘉宾：张庭 菜鸟 数据工程师
文章整理：comn
出品平台：DataFunTalk
主要内容包括：
相关背景介绍
进口实时数仓演进过程
挑战及实践
总结与展望
1. 进口业务简介
进口业务的流程大致比较清晰，国内的买家下单之后，国外的卖家发货，经过清关，干线运输，到国内的清关，配送，到消费者手里，菜鸟在整个过程中负责协调链路上的各个资源，完成物流履约的服务。去年考拉融入到阿里体系之后，整个进口业务规模占国内进口单量的规模是非常高的。并且每年的单量都在迅速增长，订单履行周期特别长，中间涉及的环节多，所以在数据建设时，既要考虑把所有数据融合到一起，还要保证数据有效性，是非常困难的一件事情。
2. 实时数仓加工流程
① 一般过程
下面简单介绍一下实时数仓的加工流程，一般会对接业务库或者日志源，通过数据同步的方式，比如Sqoop或DataX把消息同步到消息中间件中暂存，下游会接一个实时计算引擎，对消息进行消费，消费之后会进行计算、加工，产出一些明细表或汇总指标，放到查询服务上供数据应用端使用。
② 菜鸟内部流程
在菜鸟内部也是同样的流程，我们将业务库数据通过DRC ( 数据备份中心 ) 增量采集Binlog日志的方式，同步到TT ( 类似Kafka的消息中间件 ) 做一个消息暂存，后面会接一个Flink实时计算引擎进行消费，计算好之后写入两种查询服务，一种是ADB，一种是HBase ( Lindorm )，ADB是一个OLAP引擎，阿里云对外也提供服务，主要是提供一些丰富的多维分析查询，写入的也是一些维度比较丰富的轻度汇总或明细数据，对于实时大屏的场景，因为维度比较少，指标比较固定，我们会沉淀一些高度汇总指标写到HBase中供实时大屏使用。
接下来讲一下进口实时数仓的演进过程：
2014年：进口业务线大概在14年时，建好了离线数仓，能提供日报。
2015年：能提供小时报，更新频度从天到小时。
2016年：基于JStorm探索了一些实时指标的计算服务，越来越趋向于实时化。由于16年刚开始尝试实时指标，指标还不是特别丰富。
2017年：菜鸟引进了Blink，也就是Flink在阿里的内部版本，作为我们的流计算引擎，并且进口业务线在同一年打通了实时明细，通过实时明细大宽表对外提供数据服务。
2018年：完成了菜鸟进口实时数仓1.0的建设。
2020年：开始了实时数仓2.0的建设，为什么开始2.0？因为1.0在设计过程中存在了很多问题，整个模型架构不够灵活，扩展性不高，还有一些是因为没有了解Blink的特性，导致误用带来的一些运维成本的增加，所以后面进行了大的升级改造。
1. 实时数仓1.0
接下来讲一下实时数仓1.0的情况，一开始因为在发展初期，业务模式不太稳定，所以一开始的策略就是围绕业务小步快跑，比如针对业务1会开发一套实时明细层，针对业务2也会开发一套实时任务，好处是可以随着业务发展快速迭代，互相之间不影响，早期会更灵活。
如上图右侧所示，最底层是各个业务系统的消息源，实时任务主要有两层，一层是实时明细层，针对业务线会开发不同的明细表，明细表就是针对该条业务线需要的数据把它抽取过来，在这之上是ADM层，也就是实时应用层，应用层主要针对具体的场景定制，比如有个场景要看整体汇总指标，则从各个明细表抽取数据，产生一张实时汇总层表，整个过程是竖向烟囱式开发，模型比较混乱，难扩展，并且存在很多重复计算。
后面也是由于重复计算的问题，进行了一层抽象，加了一个前置中间层，对公共的部分进行提取，但是治标不治本，整个模型还是比较混乱的，数据建设上也没有进行统一，模型扩展性上也很差。
2. 实时数仓2.0
2.0升级完之后是比较清晰的一张图：
前置层：底层数据源会接入到前置中间层，屏蔽掉底层一些非常复杂的逻辑。
明细层：前置层会把比较干净的数据给到明细表，明细层打通了各个业务线，进行了模型的统一。
汇总层：明细层之上会有轻度汇总和高度汇总，轻度汇总表维度非常多，主要写入到OLAP引擎中供多维查询分析，高度汇总指标主要针对实时大屏场景进行沉淀。
接口服务：汇总层之上会根据统一的接口服务对外提供数据输出。
数据应用：应用层主要接入包括实时大屏，数据应用，实时报表以及消息推送等。
这就是实时数仓2.0升级之后的模型，整个模型虽然看起来比较简单，其实背后从模型设计到开发落地，遇到了很多困难，花费了很大的精力。下面为大家分享下我们在升级过程中遇到的挑战及实践。
我们在实时数仓升级的过程中，面临的挑战如下：
1. 业务线和业务模式多
第一个就是对接的业务线比较多，不同的业务线有不同的模式，导致一开始小步快跑方式的模型比较割裂，模型和模型之间没有复用性，开发和运维成本都很高，资源消耗严重。
解决方案：逻辑中间层升级
我们想到的比较简单的思路就是建设统一的数据中间层，比如业务A有出库、揽收、派送等几个业务节点，业务B可能是另外几个节点，整个模型是割裂的状态，但实际上业务发展到中后期比较稳定的时候，各个业务模式之间相对比较稳定，这个时候可以对数据进行一个抽象，比如业务A有节点1、节点5和其他几个业务模式是一样的，通过这种对齐的方式，找出哪些是公共的，哪些是非公共的，提取出来沉淀到逻辑中间层里，从而屏蔽各业务之间的差距，完成统一的数据建设。把逻辑中间层进行统一，还有一个很大的原因，业务A，B，C虽然是不同的业务系统，比如履行系统，关务系统，但是本质上都是同一套，底层数据源也是进行各种抽象，所以数仓建模上也要通过统一的思路进行建设。
2. 业务系统多，超大数据源
第二个就是对接的系统非常多，每个系统数据量很大，每天亿级别的数据源就有十几个，梳理起来非常困难。带来的问题也比较明显，第一个问题就是大状态的问题，需要在Flink里维护特别大的状态，还有就是接入这么多数据源之后，成本怎么控制。
解决方案：善用State
State是Flink的一大特性，因为它才能保证状态计算，需要更合理的利用。我们要认清State是干什么的，什么时候需要State，如何优化它，这些都是需要考虑的事情。State有两种，一种是KeyedState，具体是跟数据的Key相关的，例如SQL中的Group By，Flink会按照键值进行相关数据的存储，比如存储到二进制的一个数组里。第二个是OperatorState，跟具体的算子相关，比如用来记录Source Connector里读取的Offset，或者算子之间任务Failover之后，状态怎么在不同算子之间进行恢复。
① 数据接入时"去重"
下面举个例子，怎么用到KeyedState，比如物流订单流和履行日志流，两个作业关联产生出最终需要的一张大表，Join是怎么存储的呢？流是一直不停的过来的，消息到达的前后顺序可能不一致，需要把它存在算子里面，对于Join的状态节点，比较简单粗暴的方式是把左流和右流同时存下来，通过这样的方式保证不管消息是先到还是后到，至少保证算子里面数据是全的，哪怕其中一个流很晚才到达，也能保证匹配到之前的数据，需要注意的一点是，State存储根据上游不同而不同，比如在上游定义了一个主键Rowkey，并且JoinKey包含了主键，就不存在多笔订单对应同一个外键，这样就告诉State只需要按照JoinKey存储唯一行就可以了。如果上游有主键，但是JoinKey不包含Rowkey 的话，就需要在State里将两个Rowkey的订单同时存下来。最差的情况是，上游没有主键，比如同一笔订单有10条消息，会有先后顺序，最后一条是有效的，但是对于系统来说不知道哪条是有效的，没有指定主键也不好去重，它就会全部存下来，特别耗资源和性能，相对来说是特别差的一种方式。
因此，我们在数据接入时进行"去重"。数据接入时，按照row_number进行排序，告诉系统按照主键进行数据更新就可以了，解决10条消息不知道应该存几条的问题。在上面这个case里面，就是按照主键进行更新，每次取最后一条消息。
按照row_number这种方式并不会减少数据处理量，但是会大大减少State存储量，每一个State只存一份有效的状态，而不是把它所有的历史数据都记录下来。
② 多流join优化
第二个是多流Join的优化，比如像上图左侧的伪代码，一张主表关联很多数据源产生一个明细大宽表，这是我们喜欢的方式，但是这样并不好，为什么呢？这样一个SQL在实时计算里会按照双流Join的方式依次处理，每次只能处理一个Join，所以像左边这个代码里有10个Join，在右边就会有10个Join节点，Join节点会同时将左流和右流的数据全部存下来，所以会看到右边这个图的红框里，每一个Join节点会同时存储左流和右流的节点，假设我们订单源有1亿，里面存的就是10亿，这个数据量存储是非常可怕的。
另外一个就是链路特别长，不停的要进行网络传输，计算，任务延迟也是很大的。像十几个数据源取数关联在一起，在我们的实际场景是真实存在的，而且我们的关联关系比这个还要更复杂。
那我们怎么优化呢？我们采用Union All的方式，把数据错位拼接到一起，后面加一层Group By，相当于将Join关联转换成Group By，它的执行图就像上图右侧这样，黄色是数据接入过程中需要进行的存储，红色是一个Join节点，所以整个过程需要存储的State是非常少的，主表会在黄色框和红色框分别存一份，别看数据源非常多，其实只会存一份数据，比如我们的物流订单是1000万，其他数据源也是1000万，最终的结果有效行就是1000万，数据存储量其实是不高的，假设又新接了数据源，可能又是1000万的日志量，但其实有效记录就是1000万，只是增加了一个数据源，进行了一个数据更新，新增数据源成本近乎为0，所以用Union All替换Join的方式在State里是一个大大的优化。
3. 取数外键多，易乱序
第三个是取数外键多，乱序的问题，乱序其实有很多种，采集系统采集过来就是乱序的，或者传输过程中导致的乱序，我们这边要讨论的是，在实际开发过程中不小心导致的乱序，因为其他层面的东西平台已经帮我们考虑好了，提供了很好的端到端的一致性保证。
举个例子比如说有两个单子都是物流单，根据单号取一些仓内的消息，消息1和消息2先后进入流处理里面，关联的时候根据JoinKey进行Shuffle，在这种情况下，两个消息会流到不同的算子并发上，如果这两个并发处理速度不一致，就有可能导致先进入系统的消息后完成处理，比如消息1先到达系统的，但是处理比较慢，消息2反倒先产出，导致最终的输出结果是不对的，本质上是多并发场景下，数据处理流向的不确定性，同一笔订单的多笔消息流到不同的地方进行计算，就可能会导致乱序。
所以，同一笔订单消息处理完之后，如何保证是有序的？
上图是一个简化的过程，业务库流入到Kafka，Binlog日志是顺序写入的，需要采用一定的策略，也是顺序采集，可以根据主键进行Hash分区，写到Kafka里面，保证Kafka里面每个分区存的数据是同一个Key，首先在这个层面保证有序。然后Flink消费Kafka时，需要设置合理的并发，保证一个分区的数据由一个Operator负责，如果一个分区由两个Operator负责，就会存在类似于刚才的情况，导致消息乱序。另外还要配合下游的应用，能保证按照某些主键进行更新或删除操作，这样才能保证端到端的一致性。
Flink已经配合上下游系统已经帮我们实现了端到端的一致性功能，我们只需要保证内部处理任务不能乱序。我们的解法是避免Join Key发生变化，如提前通过特殊映射关系把Join Key变为业务主键，来保证任务处理是有序的。
4. 统计指标依赖明细，服务压力大
另外一个难点就是我们的很多统计指标都依赖明细，主要是一些实时统计，这种风险比较明显，服务端压力特别大，尤其是大促时，极其容易把系统拖垮。
实时超时统计就是一个典型的场景，比如说会有这样两笔订单，一笔订单1点钟创建了物流订单，2点钟进行出库，如何统计超6小时未揽收的收单量，因为没有消息就无法触发计算，Flink是基于消息触发的，比如说2点钟出库了，那理论上在8点钟的时候超6小时未揽收的单量要加1，但是因为没有消息触发，下游系统不会触发计算，这是比较难的事情，所以一开始没有特别好的方案，我们直接从明细表出，比如订单的出库时间是2点钟，生成这条明细之后，写到数据库的OLAP引擎里，和当前明细进行比较计算。
我们也探索了一些方案比如基于消息中间件，进行一些定时超时消息下发，或者也探索过基于Flink CEP的方式，第一种方式需要引入第三方的中间件，维护成本会更高，CEP这种方式采用时间窗口稳步向前走，像我们这种物流场景下会存在很多这样的情况，比如回传一个2点出库的时间，后面发现回传错了，又会补一个1点半的时间，那么我们需要重新触发计算，Flink CEP是不能很好的支持的。后面我们探索了基于Flink Timer Service这种方式，基于Flink自带的Timer Service回调方法，来制造一个消息流，首先在我们的方法里面接入数据流，根据我们定义的一些规则，比如出库时间是2点，会定义6小时的一个超时时间，注册到Timer Service里面，到8点会触发一次比较计算，没有的话就会触发一个超时消息，整个方案不依赖第三方组件，开发成本比较低。
5. 履行环节多，数据链路长
另外一个难点就是我们的履行环节比较多，数据链路比较长，导致异常情况很难处理。比如消息要保留20多天的有效期，State也要存20多天，状态一直存在Flink里面，如果某一天数据出现错误或者逻辑加工错误，追溯是个很大问题，因为上游的消息系统一般保持三天数据的有效期。
这边说几个真实的案例。
案例1：
我们在双十一期间发现了一个Bug，双十一已经过去好几天了，因为我们的履行链路特别长，要10~20天，第一时间发现错误要改已经改不了了，改了之后DAG执行图会发生变化，状态就无法恢复，而且上游只能追3天的数，改了之后相当于上游的数全没了，这是不能接受的。
案例2：
疫情期间的一些超长尾单，State的TTL设置都是60天，我们认为60天左右肯定能够全部完结，后来发现超过24天数据开始失真，明明设置的有效期是60天，后来发现底层State存储用的是int型，所以最多只能存20多天的有效期，相当于触发了Flink的一个边界case，所以也证明了我们这边的场景的确很复杂，很多状态需要超长的State生命周期来保证的。
案例3：
每次代码停止升级之后，状态就丢失了，需要重新拉取数据计算，但是一般上游的数据只保留3天有效期，这样的话业务只能看3天的数据，用户体验很不好。
解决方案：批流混合
我们怎么做？
采用批流混合的方式来完成状态复用，基于Blink流处理来处理实时消息流，基于Blink的批处理完成离线计算，通过两者的融合，在同一个任务里完成历史所有数据的计算，举个例子，订单消息流和履行消息流进行一个关联计算，那么会在任务里增加一个离线订单消息源，跟我们的实时订单消息源Union All合并在一起，下面再增加一个Group By节点，按照主键进行去重，基于这种方式就可以实现状态复用。有几个需要注意的点，第一个需要自定义Source Connector去开发，另外一个涉及到离线消息和实时消息合并的一个问题，GroupBy之后是优先取离线消息还是实时消息，实时消息可能消费的比较慢，哪个消息是真实有效的需要判断一下，所以我们也定制了一些，比如LastValue来解决任务是优先取离线消息还是实时消息，整个过程是基于Blink和MaxCompute来实现的。
6. 一些小的Tips
① 消息下发无法撤回问题
第一个就是消息一旦下发无法撤回，所以有些订单一开始有效，后面变成无效了，这种订单不应该在任务中过滤，而是打上标记下传，统计的时候再用。
② 增加数据版本，数据处理时间以及数据处理版本
数据版本是消息结构体的版本定义，避免模型升级后，任务重启读到脏数据。
处理时间就是消息当前的处理时间，比如消息回流到离线，我们会按照主键进行时间排序，取到最新记录，通过这种方式还原一份准实时数据。
增加数据处理版本是因为即使到毫秒级也不够精确，无法区分消息的前后顺序。
③ 实时对数方案
实时对数方案有两个层面，实时明细和离线明细，刚刚也提到将实时数据回流到离线，我们可以看当前24点前产生的消息，因为离线T+1只能看到昨天23点59分59秒的数据，实时也可以模拟，我们只截取那个时刻的数据还原出来，然后实时和离线进行对比，这样也可以很好的进行数据比对，另外可以进行实时明细和实时汇总对比，因为都在同一个DB里，对比起来也特别方便。
1. 总结
简单做下总结：
模型与架构：好的模型和架构相当于成功了80%。
准确性要求评估：需要评估数据准确性要求，是否真的需要对齐CheckPoint或者一致性的语义保证，有些情况下保证一般准确性就ok了，那么就不需要这么多额外消耗资源的设计。
合理利用Flink特性：需要合理利用Fink的一些特性，避免一些误用之痛，比如State和CheckPoint的使用。
代码自查：保证数据处理是正常流转的，合乎目标。
SQL理解：写SQL并不是有多高大上，更多考验的是在数据流转过程中的一些思考。
2. 展望
① 实时数据质量监控
实时处理不像批处理，批处理跑完之后可以在跑个小脚本统计一下主键是否唯一，记录数波动等，实时的数据监控是比较麻烦的事情·。
② 流批统一
流批统一有几个层面，第一个就是存储层面的统一，实时和离线写到同一个地方去，应用的时候更方便。第二个就是计算引擎的统一，比如像Flink可以同时支持批处理和流处理，还能够写到Hive里面。更高层次的就是可以做到处理结果的统一，同一段代码，在批和流的语义可能会不一样，如何做到同一段代码，批和流的处理结果是完全统一的。
③ 自动调优
自动调优有两种，比如在大促的时候，我们申请了1000个Core的资源，1000个Core怎么合理的分配，哪些地方可能是性能瓶颈，要多分配一些，这是给定资源的自动调优。还有一种比如像凌晨没什么单量，也没什么数据流量，这个时候可以把资源调到很小，根据数据流量情况自动调整，也就是自动伸缩能力。
以上是我们整体对未来的展望和研究方向。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
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