Heron 自去年2015年6月公布出来，给整个业界注入了一缕新的活力， 随即我们团队， 仔细阅读了Heron 的论文， 发表 了一篇关于《深入浅出Heron》 （国内被墙的话，可以查看 http://www.blogchong.com/post/117.html）。 其中Topology Master、backpressure到Two-threaded approach instance，Stream Manager等概念还是非常有创新。
整体Heron 的架构设计就是Storm-on-Mesos 的架构。
这篇博文分为2部分
- 测试结果和测试过程
- Heron 性能分析
测试结果和测试过程
今年5月25号， Heron开源了他们的源码， 整个业界对Heron 的性能都非常感兴趣，我们花了3周的时间，完成heron的整个测试。
性能测试结果
使用FastWordCount
FastWordCount 测试用例 分为3个stage spout-> split > count， 使用流计算中最常用的shuffler和fieldgrouping 方式。
使用WordCount
WordCount 是twitter 号称是storm 10倍性能的官方测试用例， 分为2个stage， spout -> count， 使用shuffle模式，并按照twitter给出的并发配置进行测试。
测试环境
- 10 台a8, 32 核／128g
- os: redhat rhel 7.2
- jdk: jdk8
- hdfs: 2.6.3
- mesos: 0.25.0
- aurora: 0.12.0
- jstorm: 2.2.0
- heron: 0.14.0 并打上heron最新性能优化patch
- flink: 1.0.3
- storm: 1.0.2
- worker/container 内存设置4g
测试过程
- 第一次跑，heron性能极差， 10个container只有2w qps， 咨询twitter， 告知，大量触发反压，可以打个patch 调整反压策略
- 第二次跑（打上patch后），10个container可以到10多万， 但其实和storm相比，也是差很多, 咨询twitter 人员， 告知一个container内部task太多，容易发生反压
- 第三次跑（修改container内部task数）， 10个container 跑到20w qps， 但我们依旧不满意，咨询twitter， 他们告知 他们也就只能跑20w qps， 并且告诉 一个很大问题， container内部的stream－manager的瓶颈是50w qps， 也就是一个container所有内部通信和外部通信的总和上限就是50w。
分析
后面的分析，主要是分析Heron 最大的噱头 “10 倍storm性能” & “减少3倍storm资源”， Heron 有很多漂亮的设计， 这里不赘述， 读者可以自行阅读我们之前的文章。
性能分析
- heron 一直号称是storm 10倍性能， 但heron 对比的对象是storm 0.8.2, 这是3年前的storm，是上一代的storm， 而最新版storm 1.0.2 早已经是storm 0.8.2 的十倍性能。
- heron在性能上存在2个致命缺陷
- 失去了整个业界性能优化很大的一个方向， 流计算图优化。其核心思想就是让task尽量绑在一个进程中， 这样task之间的数据，可以直接走进程内通信，无需反序列化和序列化。
- 为了提高稳定性， heron将每个task 独立成为一个进程， 则会产生一个新的问题，就是task之间的通信都不会有进程内通信， 所有task通信都是走网络， 都要经过序列化和反序列化， 引入了大量额外的计算.
- 如果想要图优化， 则heron必须引入一层新的概念， 将多个task 链接到一个进程中， 但这个设计和heron的架构设计理念会冲突
- 每个container 的stream manager 会成为瓶颈， 一个container 内部的所有task 的数据（无论数据对外还是对内）通信都必须经过stream manager， 一个进程他的网络tps是有上限的， 而stream-manager的上限就是50w qps， 则表示一个container的内部通道和外部通道总和就是50w qps. 大家都必须抢这个资源。
- 原来的一次网络通信， 现在会变成3次网络通信， task －》 当前container的streammanager －》 目标container的stream manager －》 目标task
资源分析
Heron 突出的 “省资源3倍”， 这个论点和3年前的storm相比，确实是可以这么说，这个说法的背后技术：
- 反压；过去storm 应用，为了应对每天的高峰， 必须要多申请资源， 否则当流量高峰来临时， worker会爆掉。
- 大集群部署，利用大集群的削峰填谷能力和资源隔离能力。
- 对每个task的资源做限定， 限定cpu 用多少， 内存用多少，按需使用，无需超量申请。
但今天的storm已经今非昔比，而jstorm更是不一样了。 jstorm反压早就做到了第三版， 当下游数据发生堆积时， 上游spout早就做限流降级， 应用无需申请超量的资源。
今天jstorm-on-yarn/jstorm-on-docker, jstorm-on-yarn 已经上线，就是在大集群上部署多个逻辑集群， 让大集群削峰填谷和资源隔离都非常成熟。
jstorm 0.9.0/storm0.9.5 开始就有了task粒度资源调度器，就是task按自己需要，申请多少cpu和多少内存就分配多少内存。但jstorm从0.9.5 开始，调度的资源从task粒度恢复到worker粒度， 原因是：
- 集群跑一段时间后，容易出现碎片， 即有的机器上有cpu slot但没有内存 slot， 有的机器上有内存slot但没有cpu slot
- 业务方很少遵守task 粒度去申请资源，反而偏爱worker粒度，简单粗暴方式。
- 业务方有时超量申请资源， 只需要10个cpu slot，但却申请20个cpu
最终jstorm的方案是， 资源的粒度是到worker级别，但每台机器上配置动态监测， 实时根据负载情况调整自己的资源池策略， 很有效解决上述问题。
另外Heron 资源上其实会引入1个小问题， 单个heron container会比单个jstorm／storm worker更消耗资源。
假设3个task运行在一个worker或container中，每个task 需要2g内存， 如果是jstorm或storm， 可能5g 内存就够了， 每个task之间可以临时share一下， 而heron container 则需要7g 甚至8g， 每个task 都需要2g，而且不能相互share， 另外一个container中还有streammanager／metricsmanager， 他们都需要内存。
原本worker级别的公共线程，在heron中现在需要在每个task进程中都配置上， 比如netty进程池，心跳线程， metrics 线程等等， 这些都在消耗cpu。
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