Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

关于状态管理 在流式计算中，数据是持续不断来的，有时候我们要对一些数据做跨周期(Duration)的统计，这个时候就不得不维护状态了。而状态管理对Spark 的 RDD模型是个挑战，因为在spark里，任何数据集都需要通过RDD来呈现，而RDD 的定义是一个不变的分布式集合。在状态管理中，比如Spark Streaming中的word-count 就涉及到更新原有的记录，比如在batch 1 中  A 出现1次，batch 2中出现3次，则总共出现了4次。这里就有两种实现：
获取batch 1 中的 状态RDD  和当前的batch RDD 做co-group 得到一个新的状态RDD。这种方式完美的契合了RDD的不变性，但是对性能却会有比较大的影响,因为需要对所有数据做处理，计算量和数据集大小是成线性相关的。这个我们后续会详细讨论。
第二种是一种变通的实现。因为没法变更RDD/Partition等核心概念，所以Spark Streaming在集合元素上做了文章，定义了MapWithStateRDD，将该RDD的元素做了限定，必须是MapWithStateRDDRecord 这个东西。该MapWithStateRDDRecord 保持有某个分区的所有key的状态(通过stateMap记录)以及计算结果(mappedData),元素MapWithStateRDDRecord 变成可变的，但是RDD 依然是不变的。

updateStateByKey的实现 在 关于状态管理中，我们已经描述了一个大概。该方法可以在org.apache.spark.streaming.dstream.PairDStreamFunctions中找到。调用该方法后会构建出一个org.apache.spark.streaming.dstream.StateDStream对象。计算的方式也较为简单,核心逻辑是下面两行代码：

val cogroupedRDD = parentRDD.cogroup(prevStateRDD, partitioner)

val stateRDD = cogroupedRDD.mapPartitions(finalFunc, preservePartitioning)

Some(stateRDD)

首先将prevStateRDD 和 parentRDD(新batch 的数据) 做一次cogroup,形成了 (K, Seq[V], Seq[W]) 这样的结果集。你会发现和updateStateByKey 要求的(Seq[V], Option[S])签名还是有些类似的。事实上这里的Seq[V] 就是parentRDD的对应K 的新的值。为了适配他两，Spark 内部会对你传进来的updateFunc 做两次转换，从而使得你的函数能够接受(K, Seq[V], Seq[W])这样的参数。看到这，想必你也就知道为啥updateStateByKey  接受的函数签名是那样的了。 前文我们提到，这样做很漂亮，代码也少，契合RDD的概念，然而你会发现无论parentRDD里有多少key,哪怕是只有一个，也需要对原有所有的数据做cogroup 并且全部做一遍处理(也就是应用你的update函数)。显然这是很低效的。很多场景下，新的batch 里只有一小部分数据，但是我们却不得不对所有的数据都进行计算。 正因为上面的问题，所以Spark Streaming 提出了一个新的API mapWithState,对应的jira为：Improved state management for Spark Streaming 。除了我前面提到的性能问题，新的API 还提供两个新的功能：
mapWithState(1.6新引入的流式状态管理)的实现 前面我们提到，在新的mapWithState API 中，核心思路是创建一个新的MapWithStateRDD,该RDD的元素是 MapWithStateRDDRecord，每个MapWithStateRDDRecord 记录某个Partiton下所有key的State。 依然的，你在org.apache.spark.streaming.dstream.PairDStreamFunctions 可以看到mapWithState 签名。

@Experimental

 def mapWithState[StateType: ClassTag, MappedType: ClassTag](

 spec: StateSpec[K, V, StateType, MappedType]

 ): MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] = {

 new MapWithStateDStreamImpl[K, V, StateType, MappedType](

 self,

 spec.asInstanceOf[StateSpecImpl[K, V, StateType, MappedType]]

 }

这一段代码有三点值得注意：
其实StateSpec 只是一个包裹，你在实际操作上依然是定义一个函数，然后通过StateSpec进行包裹一下。以 wordcount 为例：

 val mappingFunc = (word: String, one: Option[Int], state: State[Int]) = {

 val sum = one.getOrElse(0) + state.getOption.getOrElse(0)

 val output = (word, sum)

 state.update(sum)

 output

 }

接着StateSpec.function(mappingFunc) 包裹一下就可以传递给mapWithState。我们看到该函数更加清晰，word 是K,one新值，state 是原始值(本batch之前的状态值)。这里你需要把state 更新为新值，该实现是做了一个内部状态维护的，不像updateStateByKey一样，一切都是现算的。 MapWithStateDStreamImpl 的compute逻辑都委托给了InternalMapWithStateDStream,最终要得到MapWithStateRDD,基本是通过下面的逻辑来计算的：

val prevStateRDD = getOrCompute(validTime - slideDuration) match ...

val dataRDD = parent.getOrCompute(validTime).getOrElse { context.sparkContext.emptyRDD[(K, V)]}

.....

val partitionedDataRDD = dataRDD.partitionBy(partitioner)

Some(new MapWithStateRDD( prevStateRDD, partitionedDataRDD, mappingFunction, validTime, timeoutThresholdTime))

这里有个很重要的操作是对dataRDD进行了partition操作，保证和prevStateRDD 按相同的分区规则进行分区。这个在后面做计算时有用。 获取到prevStateRDD,接着获取当前batch的数据的RDD,最后组装成一个新的MapWithStateRDD。MapWithStateRDD 还接受你定义的函数mappingFunction以及key的超时时间。 其中MapWithStateRDD 和别的RDD 不同之处在于RDD里的元素是MapWithStateRDDRecord 对象。其实prevStateRDD  也是个MapWithStateRDD 。 整个实际计算逻辑都在MapWithStateRDDRecord.updateRecordWithData 方法里。 前面我们提到，MapWithStateRDDRecord 是prevStateRDD 里的元素。有多少个分区，就有多少个MapWithStateRDDRecord 。一个Record 对应一个分区下所有数据的状态。在MapWithStateRDDRecord.updateRecordWithData 方法中，第一步是copy 当前record 的状态。这个copy是非常快的。我们会在mapWithSate额外内容 那个章节有更详细的分析。

 val newStateMap = prevRecord.map { _.stateMap.copy() }. getOrElse { new EmptyStateMap[K, S]() } //prevRecord=MapWithStateRDDRecord[K, S, E]

接着定义了两个变量，其中mappedData  会作为最后的计算结果返回，wrappedState 类似Hadoop里的 Text,你可以不断给它赋值，然后获得一些新的功能，避免返回创建对象。它主要是给state添加了一些方法，比如update,define状态等。

 val mappedData = new ArrayBuffer[E]

 val wrappedState = new StateImpl[S]()

接着遍历当前batch 所有的数据，并且应用用户定义的函数。这里我们看到，我们只对当前batch的数据进行函数计算，而不是针对历史全集数据进行计算，这是一个很大的性能提升点。接着根据wrappedState的状态对newStateMap做更新，主要是删除或者数据的更新。最后将新的结果返回并且放到mappedData 。

dataIterator.foreach { case (key, value) = 

 wrappedState.wrap(newStateMap.get(key))

 val returned = mappingFunction(batchTime, key, Some(value), wrappedState)

 if (wrappedState.isRemoved) {

 newStateMap.remove(key)

 } else if (wrappedState.isUpdated

 || (wrappedState.exists timeoutThresholdTime.isDefined)) {

 newStateMap.put(key, wrappedState.get(), batchTime.milliseconds)

 mappedData ++= returned

 }

上面这段逻辑，你会发现一个问题，如果dataIterator 里有重复的数据比如某个K 出现多次，则mappedData也会有多次。以wordcount 为例：
hello 出现了三次，所以会加入到mappedData中三次。其实我没发现这么做的意义，并且我认为会对内存占用造成一定的压力。 如果你想要最后的结果，需要调用完mapWithState 之后需要再调用一次stateSnapshots，就可以拿到第三栏的计算结果了。 经过上面的计算，我们对parentRDD里的每个分区进行计算，得到了mappedData以及newStateMap，这两个对象一起构建出MapWithStateRDDRecord，而该Record 则形成一个Partition,最后构成新的MapWithStateRDD。  mapWithState额外内容 MapWithStateRDDRecord 透过stateMap 维护了某个分区下所有key的当前状态。 在前面的分析中，我们第一步便是clone old stateMap。如果集合非常大，拷贝也是很费时才对，而且还耗费内存。 所以如何实现好stateMap 变得非常重要：
实现过程采用的是 增量copy。也叫deltaMap。 新创建的stateMap 会引用旧的stateMap。新增数据会放到新的stateMap中，而更新，删除，查找等操作则有可能发生在老得stateMap上。缺点也是有的，如果stateMap 链路太长，则可能会对性能造成一定的影响。我们只要在特定条件下做合并即可。目前是超过DELTA_CHAIN_LENGTH_THRESHOLD=20 时会做合并。
使用 org.apache.spark.util.collection.OpenHashMap，该实现比java.util.HashMap 快5倍，并且占用更少的内存空间。不过该HashMap 无法进行删除操作。