一个批量计算的调度系统的设计与实现

如果需要对成千上万的网络抓包数据文件，在规定的时间内进行解析，应该怎么做？

场景

1. 有大量的文件
2. 每个文件的处理需要花 大量的CPU时间，对IO的负载不大。
3. 要在规定的时间内完成处理

思路

1. 单机无法达成目标，需要使用集群
2. 设计一个批量计算的调度系统

设计

1. 因为该场景是重计算轻IO的，所以可以将所有的文件集中到某一个文件系统中，比如HDFS或者FTP。
2. 元数据的管理，放在关系型数据库上，具体的来讲，就是放在MySQL中。因为MySQL技术相对成熟，使用的人多，能够支撑。
3. 在每个计算节点，部署守护程序。每个守护程序都是独立的。守护程序通过抢占式的调度方式，来启动任务。
   架构如下图所示：

实现

数据库设计

主要分3部分：

• 文件相关的表: 使用2个表来描述

  bc_file_list：文件清单  
  bc_fs_list：文件对应的文件系统的详情  
  

• 任务相关的表：使用3个表来描述

  bc_task_list: 任务清单  
  bc_task_filein:输入  
  bc_task_fileout:输出  
  

• 计算节点相关的表：使用1个表来描述

  bc_launcher_list：有那些机器，每台机器指配给了哪个任务  
  

守护程序设计

主要分为3个独立的程序

• launcher：负责与数据库交互 ，获取需要处理的文件信息（注意并发），监控节点健康状态
• executor：负责与文件系统交互，启动具体的任务，监控任务执行状态
• task: 具体的任务程序，比如一个网络数据的解析程序

分为3个独立程序的原因：

• 保证launcher的精简和健壮，不会任务任务的失败导致整个节点的调度挂掉
• 保证对task的监控，如果某一task失败，也需要报告其状态，达到对任务的完整跟踪。

应用

规模

1 台MySQL服务器
1 个文件系统
12 个计算节点
45350 个文件

负载

文件系统的网络带宽

MySQL的负载

结论

1. 设计的系统满足了应用的要求
2. 作为task的解析文件，在这个过程中经过了多次的变更，每次变更都需要重新解析整个文件。该系统可以很好的满足要求。

作者：https://yq.aliyun.com/u/huaheshang