HDInsight 和 Azure Data Lake Storage Gen1 上的 Storm 效能微調方針

發行項
12/19/2016

了解在微調 Azure Storm 拓撲的效能時應考量的因素。例如，務必要了解由 Spout 和 Bolt 所完成之工作 (不論是 I/O 密集或記憶體密集工作) 的特性。本文探討各種效能微調指導方針，包括疑難排解方面的常見問題。

必要條件

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Azure Data Lake Storage Gen1 帳戶。如需有關如何建立帳戶的指示，請參閱開始使用 Azure Data Lake Storage Gen1。
可存取 Data Lake Storage Gen1 帳戶的 Azure HDInsight 叢集。請參閱建立搭配 Data Lake Storage Gen1 的 HDInsight 叢集。請確實為叢集啟用遠端桌面。
Data Lake Storage Gen1 的效能微調方針。如需一般的效能概念，請參閱 Data Lake Storage Gen1 效能微調指導方針。

調整拓撲的平行處理原則

提升 Data Lake Storage Gen1 的往返 I/O 並行能力，或許能改善效能。 Storm 拓撲有一組可決定平行處理原則的組態︰

背景工作處理序數目 (背景工作會平均分散給 VM)。
Spout 執行程式執行個體數目。
Bolt 執行程式執行個體數目。
Spout 工作數目。
Bolt 工作數目。

例如，在具有 4 個 VM 和 4 個背景工作處理序、32 個 Spout 執行程式和 32 個 Spout 工作，以及 256 個 Bolt 執行程式和 512 個 Bolt 工作的叢集上，請考慮下列情況︰

每個監督員 (背景工作節點) 具有單一背景工作 Java 虛擬機器 (JVM) 處理序。此 JVM 處理序管理 4 個 Spout 執行緒和 64 個 Bolt 執行緒。在每個執行緒內，工作會循序執行。在上述組態中，每個 Spout 執行緒有 1 個工作，而每個 Bolt 執行緒有 2 個工作。

在 Storm 中，以下是所涉及的各種元件，以及它們會如何影響您所擁有的平行處理原則層級︰

前端節點 (在 Storm 中稱為 Nimbus) 可用來提交和管理作業。這些節點不會影響平行處理原則的程度。
監督員節點。在 HDInsight 中，這會對應至背景工作節點 Azure VM。
背景工作的工作是在 VM 中執行的 Storm 處理序。每個背景工作的工作會對應至 JVM 執行個體。 Storm 會盡量地將您指定的背景工作處理序數目平均分散給背景工作節點。
Spout 和 Bolt 執行程式執行個體。每個執行程式執行個體會對應至在背景工作 (JVM) 內執行的執行緒。
Storm 工作。這些工作是每個執行緒所執行的邏輯工作。這不會變更平行處理原則的層級，因此您應該評估每個執行程式是否需要多個工作。

從 Data Lake Storage Gen1 獲得最佳效能

在使用 Data Lake Storage Gen1 時，如果您執行下列作業，就能獲得最佳效能︰

將小型附加項目聯合成為較大的大小 (最好是 4 MB)。
盡可能提出最多的並行要求。因為每個 Bolt 執行緒都會進行區塊讀取，您會想要讓每個核心擁有 8-12 個左右的執行緒。這會讓 NIC 和 CPU 受到充分利用。較大的 VM 可允許更多的並行要求。

範例拓撲

假設您擁有 8 個背景工作節點的叢集，叢集中具有 D13v2 Azure VM。此 VM 有 8 個核心，因此在 8 個背景工作節點之中，總共會有 64 個核心。

假設我們讓每個核心執行 8 個 Bolt 執行緒。若給定 64 個核心，這表示我們總共需要 512 個 Bolt 執行程式執行個體 (亦即執行緒)。在此情況下，假設我們一開始讓每個 VM 擁有一個 JVM，並且大多在 JVM 內使用執行緒並行存取以達到並行效果。這表示我們需要 8 個背景工作的工作 (每個 Azure VM 一個工作) 和 512 個 Bolt 執行程式。若給定此組態，Storm 會嘗試將背景工作平均分散給背景工作節點 (也稱為監督員節點)，讓每個背景工作節點有 1 個 JVM。現在在監督員內，Storm 會嘗試在監督員之間平均分散執行程式，讓每個監督員 (亦即 JVM) 各有 8 個執行緒。

微調其他參數

在擁有基本拓撲之後，您可以考慮是否要調整任何參數︰

每個背景工作節點的 JVM 數目。 如果您在記憶體中裝載了一個大型資料結構 (例如，查閱資料表)，每個 JVM 都需要個別的複本。或者，如果您的 JVM 較少，您可以使用跨多個執行緒的資料結構。針對 Bolt 的 I/O，JVM 數目所造成的差異，不會比跨這些 JVM 所新增的執行緒數目還多。為了簡單起見，最好讓每個背景工作有一個 JVM。但根據 Bolt 所執行的作業或您所需的應用程式處理而定，您可能需要變更此數量。
Spout 執行程式的數目。 因為上述範例使用 Bolt 來寫入至 Data Lake Storage Gen1，所以 Spout 的數目不會與 Bolt 的效能直接相關。不過，根據 Spout 中發生的處理或 I/O 數量，最好是微調 Spout 以獲得最佳效能。確定您有足夠的 Spout 能讓 Bolt 保持忙碌。 Spout 的輸出速率應該符合 Bolt 的輸送量。實際組態取決於 Spout。
工作數目。 每個 Bolt 都會以單一執行緒的形式來執行。每個 Bolt 的其他工作不會提供任何額外的並行能力。如果認可 Tuple 的處理序會佔用 Bolt 大部分的執行時間，它們的優點才會浮現。您最好先將許多 Tuple 群組成較大的附加項目，再從 Bolt 傳送認可。因此，在大部分情況下，多個工作不會提供額外的好處。
本機或隨機群組。 本設定啟用時，會將 Tuple 傳送至相同背景工作處理序內的 Bolt。這可降低處理序間的通訊和網路呼叫。這是大部分拓撲的建議作法。

這個基本案例是不錯的起點。使用您自己的資料進行測試來調整前述參數，以達到最佳效能。

微調 Spout

您可以修改下列設定來微調 Spout。

Tuple 逾時︰topology.message.timeout.secs。此設定會決定訊息完成和接收認可所需的時間量，在此時間後，便會將訊息視為失敗。
每個背景工作處理序的記憶體上限：worker.childopts。此設定可讓您指定 Java 背景工作的其他命令列參數。這裡最常使用的設定是 XmX，它會決定配置給 JVM 堆積的記憶體上限。
Spout 暫止上限：topology.max.spout.pending。此設定會決定任何時候每個 Spout 執行緒可以有的傳輸中 (尚未在拓撲中的所有節點上受到認可) Tuple 數目。

良好的計算方式是估計每個 Tuple 的大小。然後找出一個 Spout 執行緒有多少記憶體。配置給執行緒的記憶體總數除以這個值，應該就能得出最大 Spout 暫止參數的上限。

微調 Bolt

在寫入至 Data Lake Storage Gen1 時，請將大小同步處理原則 (用戶端上的緩衝區) 設為 4 MB。當緩衝區大小達到上述值時，便會執行排清或 hsync()。背景工作 VM 上的 Data Lake Storage Gen1 驅動程式會自動執行此緩衝作業，除非您明確執行 hsync()。

預設 Data Lake Storage Gen1 Storm Bolt 有一個大小同步處理原則參數 (fileBufferSize) 可用來調整此參數。

在 I/O 密集的拓撲中，最好讓每個 Bolt 執行緒寫入到自己的檔案中，並設定檔案輪替原則 (fileRotationSize)。當檔案達到特定大小時，就會自動排清資料流，並在其中寫入新檔案。建議的輪替檔案大小為 1 GB。

處理 Tuple 資料

在 Storm 中，Spout 會控制住 Tuple，直到後者受到 Bolt 明確認可。如果 Tuple 已由 Bolt 讀取，卻未受到認可，即表示 Spout 可能未持續到 Data Lake Storage Gen1 後端。在 Tuple 受到認可後，Spout 就可由 Bolt 保證持續性，然後它就可以刪除來源資料，不論該資料是讀取自任何來源。

為了在 Data Lake Storage Gen1 獲得最佳效能，請讓 Bolt 緩衝 4 MB 的 Tuple 資料。然後以一個 4 MB 寫入作業的形式寫入至 Data Lake Storage Gen1 後端。在資料成功地寫入至存放區 (透過呼叫 hflush()) 後，Bolt 就可以將資料認可回到 Spout。此處提供的範例 Bolt 就是這種作法。您也可以先保存較大量的 Tuple 再呼叫 hflush() 並認可 Tuple。不過，這會增加 Spout 需要保存的傳輸中 Tuple 數目，因此會增加每個 JVM 需要的記憶體數量。

注意

基於其他非效能理由，應用程式可能需要更加頻繁地認可 Tuple (在資料大小小於 4 MB 時)。不過，這可能會影響儲存體後端的 I/O 輸送量。請針對此一缺點與 Bolt 的 I/O 效能進行仔細衡量。

如果 Tuple 的傳入速率不高，因此 4 MB 的緩衝區需要很久才能填滿，請考慮以下列方式減輕此問題︰

減少 Bolt 數目，讓要填滿的緩衝區變少。
設定以時間或計數為基礎的原則，其中 hflush() 每隔 x 次排清或每隔 y 毫秒就會觸發，並將累積到目前為止的 Tuple 認可回去。

輸送量在此情況下會降低，但在低事件速率下，反正最大輸送量不是我們的最大目標。這些減輕措施可幫助您減少 Tuple 流動至存放區所需的總時間。如果您無論如何都想要即時管線 (即使事件速率會偏低)，這一點可能就很重要。也請注意，如果傳入的 Tuple 速率較低，您應該調整 topology.message.timeout_secs 參數，讓 Tuple 不會在進行緩衝處理或處理時逾時。

監視 Storm 中的拓撲

當您的拓撲在執行時，您可以在 Storm 使用者介面中進行監視。以下是應該注意的主要參數︰

總處理序執行延遲。 這是一個 Tuple 由 Spout 發出、由 Bolt 處理並受到認可所花費的平均時間。
總 Bolt 處理序延遲。 這是 Tuple 收到認可之前在 Bolt 所花費的平均時間。
總 Bolt 執行延遲。 這是 Bolt 在 execute 方法所花費的平均時間。
失敗數目。 這是指 Tuple 在逾時之前能夠無法完全處理的次數。
容量。 這是系統忙碌程度的量值。如果這個數字為 1，Bolt 會以它最快的速度工作。如果小於 1，將會增加平行處理原則。如果大於 1，則會減少平行處理原則。

針對常見問題進行疑難排解

以下是一些常見的疑難排解案例。

許多 Tuple 逾時。查看拓撲中的每個節點，以判斷瓶頸所在。最常見的原因是 Bolt 無法跟上 Spout。這導致 Tuple 在等待處理時阻塞了內部緩衝區。請考慮增加逾時值，或減少 Spout 暫止上限。
總處理序執行延遲很高，但 Bolt 處理序延遲卻很低。 在此情況下，認可 Tuple 的速度可能不夠快。請確認認可者的數量足夠。另一個可能的原因是，它們在佇列中等待很久之後，Bolt 才開始處理。減少 Spout 暫止上限。
Bolt 執行延遲很高。 這表示 Bolt 的 execute() 方法花費太久時間。請將程式碼最佳化，或查看寫入大小和排清行為。

Data Lake Storage Gen1 節流

如果您達到 Data Lake Storage Gen1 所提供的頻寬限制，則可能會看到工作失敗。請檢查工作記錄中的節流錯誤。您可以藉由增加容器大小來減少平行處理原則。

若要檢查您是否遭到節流，請在用戶端啟用偵錯記錄：

在 [Ambari]>[Storm]>[設定]>[Advanced storm-worker-log4j] 中，將 <root level="info"> 變更為 <root level=”debug”>。重新啟動所有節點/服務，以便讓設定生效。
監視背景工作節點上的 Storm 拓撲記錄 (在 /var/log/storm/worker-artifacts/<TopologyName>/<port>/worker.log 下)，注意是否有 Data Lake Storage Gen1 節流例外狀況。

下一步

Storm 的其他效能微調請參考此部落格。

如需可執行的其他範例，請參閱 GitHub 上的這一個。

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