一、背景
OPPO 大數據平臺目前有 20+個服務組件，數據量超 1EB，離線任務數近百萬，實時任務數千，數據開發分析師超千人。這也帶來了系統復雜度的問題，一方面是用戶經常對自己的任務運行狀況“摸不著頭腦”，不管是性能問題，還是參數配置問題，甚至是一些常見的權限報錯問題，都需要咨詢平臺給出具體的解決方案；另一方面是平臺面對各類繁雜任務，運維人員經常需要對任務故障定位和排除，由于任務鏈路長，組件日志多，運維壓力大。因此急需對任務進行實時監控和診斷，不僅要能夠幫助用戶快速定位異常問題，還需給出具體的建議和優化方案，同時還能治理各類“僵尸”和不合理任務，從而達到降本增效的目的。據調研，目前業界尚無成熟的開源任務診斷平臺。為此我們開發了大數據診斷平臺，通過診斷平臺周優化任務實例數超 2 萬，取得了良好的效果。
“羅盤”（Compass）便是基于 OPPO 內部大數據診斷平臺的開源項目，可用于診斷 DolphinScheduler、Airflow 等調度平臺上所運行的大數據任務。我們希望通過“羅盤”（Compass）回饋開源社區，也希望更多人參與進來，共同解決任務診斷的痛點和難題。
二、羅盤核心功能
羅盤目前已支持以下功能和特性：
非侵入式，即時診斷，無需修改已有的調度平臺，即可體驗診斷效果。
支持多種主流調度平臺，例如 DolphinScheduler、Airflow 或自研等。
支持多版本 Spark、Hadoop 2.x 和 3.x 任務日志診斷和解析。
支持工作流層異常診斷，識別各種失敗和基線耗時異常問題。
支持引擎層異常診斷，包含數據傾斜、大表掃描、內存浪費等 14 種異常類型。
支持各種日志匹配規則編寫和異常閾值調整，可自行根據實際場景優化。
羅盤已支持診斷類型概覽：
（一）非侵入式，即時診斷
這里以 DolphinScheduler 調度平臺為例。
從架構上看，MasterServer 主要負責 DAG 任務切分、任務提交監控并持久化任務實例數據到 DB 中，WorkerServer 主要負責任務的執行和提供日志服務，同時在 UI 提供了查看遠程日志的功能。為了能夠獲取任務元數據和相關日志進行診斷，一個方式是在 MasterServer 中監聽任務狀態事件，另一個方式是訂閱 MySQL binlog 日志。為了減少對 DolphinScheduler 的修改，我們采取了第二種方式。
因此只需要在 DolphinScheduler 創建一個工作流，并運行，等待運行結束，我們便可在羅盤上看到該任務運行失敗等異常。
羅盤不但實現了對調度平臺的解耦，還能在任務運行結束后即時診斷，同時提供了豐富的 UI 展示服務。如果您不需要我們提供的 UI 服務，那也可以直接查詢羅盤診斷的元數據，展示在需要的地方。
（二）工作流層異常診斷
對于工作流層的任務實例，常見問題可分為兩類：一類是失敗的任務，例如首次失敗、最終運行失敗和長期失敗；另一類是耗時異常的任務，例如基線時間異常、基線耗時異常和運行耗時長。
診斷失敗的任務
用戶經常忽略首次失敗，甚至加大重試次數，如果不重視，最終可能會演變為最終失敗。羅盤記錄和診斷分析了每次失敗的原因，不僅可以為用戶快速定位問題，還可以在故障回溯時找到根因。對于長期失敗的任務，需要通知用戶整改或清理，避免造成資源浪費。
診斷耗時異常的任務
針對需要 SLA 保障的任務，羅盤不僅分析了相對于歷史正常結束時間，是否提前結束或者晚點結束的任務，即基線時間異常，也分析了相對于歷史正常運行時長，是否運行時間過長或者過短的任務，即基線耗時異常。對于運行耗時長的任務，例如超過幾個小時以上的大任務，用戶和平臺都需要分析是任務本身的問題，還是平臺的問題。
（三）Spark 引擎層異常診斷
對于 Spark 任務，常見的問題可以歸為三類：一類是運行時報錯，另一類是運行時效率，最后一類是資源使用率問題。
診斷運行時報錯異常
引擎層常見報錯有 sql 失敗、shuffle 失敗和內存溢出等。此類報錯具有明顯的日志特征，可根據關鍵字提取分類，使用已有的知識庫，提供給用戶具體的解決方案，提升用戶體驗和效率。
羅盤提供了 sql 失敗日志分析的規則，通常涉及到操作權限，庫表不存在及語法等問題，此類問題可直接指引用戶去申請權限。
shuffle 問題會嚴重影響任務運行甚至導致失敗，需要重點關注，如果您目前沒有更好的解決方案，也可以參考 OPPO 開源的高性能遠程 shuffle 服務。
內存溢出也是經常導致任務失敗的一大問題，可提取關鍵日志診斷分析并建議用戶優化內存配置參數。
除了以上問題，羅盤還提供了 40+的日志識別規則及建議，也可自行根據實際場景擴展識別規則。
診斷運行時效率異常
如果任務執行耗時較長或者突然變慢，用戶直接在調度平臺無法判斷是任務自身問題，還是調度平臺問題，亦或是計算引擎的問題。為了排查 Spark 引擎，一般需要專業分析 SparkUI，比較不直觀。羅盤對影響引擎執行效率的問題做了全面的檢測，覆蓋大表掃描，數據傾斜，Task 長尾，全局排序，OOM 風險，Job/stage 耗時異常，HDFS 卡頓，推測執行 Task 過多等問題。
大表掃描
羅盤對執行的 SQL 掃描表行數，直觀呈現在表格中。如果用戶沒有進行分區條件篩選，可能會發生全表掃描，需要提醒用戶優化 SQL，避免導致內存溢出和影響集群，以提升運行效率。
數據傾斜
羅盤檢測每個 Task 的數據處理量并判斷數據是否傾斜。當數據傾斜時，可能會導致任務內存溢出，計算資源利用率低，作業執行時間超出預期。
Task 長尾
羅盤檢測所有 Task 的耗時，并按 Stage 呈現在柱狀圖中，方便用戶判斷是哪個 Stage 執行耗時異常。形成的原因一般是讀取數據過多或讀取數據慢。如果是數據傾斜造成讀取數據過多，則按數據傾斜方式處理。如果同時 HDFS 發生卡頓，則會導致讀取數據慢，則需要排查集群問題。
全局排序異常
用戶經常在 SQL 中使用了排序函數卻不加分區限制，會導致全局排序。如果只有一個 Task 處理數據，需要建議用戶重新分區，避免造成資源浪費和影響運行效率。
OOM 預警分析
羅盤檢測執行 SQL 廣播內存占比，當廣播數據過大，會導致 driver 或 executor 出現 OOM 風險，需要提醒用戶禁用廣播或取消強制廣播，必要時申請增加內存。
Job/stage 耗時異常
羅盤計算每個 Job/stage 實際計算時間和空閑時間，一般是資源不足時出現，需要關注集群資源問題。
HDFS 卡頓
當出現 HDFS 卡頓時，會影響 Task 讀取數據速率，從而影響執行效率，需要關注 HDFS 集群運行狀態。
推測執行 Task 過多
推測執行(speculative)是指作業執行單元 Task 在同一個 Stage 中的執行時間相比其他 Task 執行時間長，在其他 Executor 發起相同 Task 執行，先完成的 Task 將 Kill 另個 Task, 并取得結果。需要關注集群運行狀態。
診斷資源使用率異常
對于用戶不確定任務 CPU 和內存使用情況，不知道怎么申請多大規格資源的問題，羅盤直觀呈現了 CPU 和內存使用占比，方便用戶優化資源配置參數，以節約資源成本。
羅盤還提供了 GC 日志分析功能，可查看執行過程 GC 是否存在性能問題。
（四）一鍵診斷、報告總覽等功能
除了以上功能，我們還提供了一鍵診斷的功能，為用戶提供詳細的診斷報告。同時還有報告總覽數據和白名單功能等。
三、羅盤技術架構
羅盤主要由同步工作流層任務元數據模塊、同步 Yarn/Spark App 元數據模塊、關聯工作流層/引擎層 App 元數據模塊、工作流任務異常檢測模塊，引擎層異常檢測模塊，Portal 展示模塊組成。
整體架構圖
整體架構分 3 層：
第一層為對接外部系統，包括調度器、Yarn、HistoryServer、HDFS 等系統，同步元數據、集群狀態、運行環境狀態、日志等到診斷系統分析；
第二層為架構層，包括數據采集、元數據關聯&模型標準化、異常檢測、診斷 Portal 模塊；
第三層為基礎組件層，包括 MySQL、Elasticsearch、Kafka、Redis 等組件。
具體模塊流程階段：
（1）數據采集階段：從調度系統將用戶、DAG、作業、執行記錄等工作流元數據同步至診斷系統；定時同步 Yarn ResourceManager、Spark HistoryServer App 元數據至診斷系統，標志作業運行指標存儲路徑，為后續數據處理階段作基礎；
（2）數據關聯&模型標準化階段：將分步采集的工作流執行記錄、Spark App、Yarn App、集群運行環境配置等數據通過 ApplicationID 介質進行關聯，此時，工作流層與引擎層元數據已關聯完畢，得到數據標準模型 (user, dag, task, application, clusterConfig, time)；
（3）工作流層&引擎層異常檢測階段：至此已經獲得數據標準模型，針對標準模型進一步 Workflow 異常檢測流程，同時平臺維護著一套沉淀多年的數據治理知識庫，加載知識庫到標準模型，通過啟發式規則，對標準模型的指標數據、日志同時進行異常挖掘，結合集群狀態及運行是環境狀態，分析得出工作流層、引擎層異常結果；
（4）業務視圖：存儲、分析數據，提供給用戶任務概覽、工作流層任務診斷、引擎層作業 Application 診斷，工作流層展示調度器執行任務引發的異常，如任務失敗、回環任務、基線偏離任務等問題，計算引擎層展示 Spark 作業執行引發的耗時、資源使用、運行時問題；
四、DolphinScheduler & Compass
DolphinScheduler 是一個分布式和可擴展的開源工作流協調平臺，具有強大的 DAG 可視化界面，有著豐富的使用場景，提供 Spark、Hive 和 Flink 等 30+種類型的任務，可靠性高和拓展性強。DolphinScheduler 經歷了多年的實踐和積累，已經成為了一個成熟的開源項目，并有著廣泛的用戶群體。
（一）部署體驗
這里我們以 DolphinScheduler（2.0.6 版本）為例，體驗如何快速集成羅盤。如果你還沒有部署 DolphinScheduler，可參考官網部署指南。如果你已經在使用 DolphinScheduler，那么只需要部署羅盤即可。羅盤支持單機和集群部署，如果你想要快速體驗羅盤的功能，可使用單機部署模式，羅盤依賴 Kafka、Redis、zookeeper 和 ElasticSearch，需要提前安裝，依賴服務完成后即可通過部署腳本進行羅盤部署：
代碼編譯
修改配置
一鍵部署
（二）使用示例
首先在 DolphinScheduler 創建好項目，
然后創建一個 SPARK 任務的工作流，
最后上線該任務和運行。
打開羅盤 Web UI，默認路徑為-，輸入 DolphinScheduler 的賬號密碼，羅盤自動同步了 DolphinScheduler 用戶信息。
最后進入任務運行頁面，便可以看到所有的異常任務診斷信息。
五、羅盤開源規劃
羅盤主要圍繞離線調度任務、計算引擎兩個方面對問題進行定位分析，使用豐富的知識庫，提供給用戶解決優化方案，同時達到降本增效的目的。
目前已開源部分主要包含對任務工作流和 Spark 引擎層的問題診斷，不久將發布針對 Flink 任務的異常和資源問題診斷。
未來將引入更深層次的算法和診斷模型，實現去規則和閾值，使異常診斷更加智能化。
六、參與貢獻
Github項目名稱：cubefs/compass
歡迎參與貢獻，如果您有需求或建議可以提 issue 到 Github，我們將及時為您解答。
關于安第斯智能云
OPPO 安第斯智能云（AndesBrain）是服務個人、家庭與開發者的泛終端智能云，致力于“讓終端更智能”。作為 OPPO 三大核心技術之一，安第斯智能云提供端云協同的數據存儲與智能計算服務，是萬物互融的“數智大腦”。
