【FLink】Flink SQL代码生成与UDF重复调用的优化

转x33g5p2x  于2022-03-28 转载在 Flink  
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1.概述

转载：Flink SQL代码生成与UDF重复调用的优化

2. 代码生成简介

代码生成（code generation）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。通过代码生成，可以将原本需要解释执行的算子逻辑转为编译执行（二进制代码），充分利用JIT编译的优势，克服传统Volcano模型虚函数调用过多、对寄存器不友好的缺点，在CPU-bound场景下可以获得大幅的性能提升。

在大数据领域，看官最为熟知的代码生成应用可能就是Spark 2.x的全阶段代码生成（whole-stage code generation）机制，它也是笔者两年前介绍过的Tungsten Project的一部分。以常见的FILTER -> JOIN -> AGGREGATE流程为例，全阶段代码生成只需2个Stage，而传统Volcano模型则需要9次虚函数调用，如下图所示。

关于Spark的代码生成，可以参考其源码或DataBricks的说明文章，不再赘述。而Flink作为后起之秀，在Flink SQL (Blink Planner)中也采用了类似的思路。本文就来做个quick tour，并提出一个小而有用的优化。

3.1 CodeGeneratorContext

顾名思义，CodeGeneratorContext就是代码生成器的上下文，且同一个CodeGeneratorContext实例在相互有关联的代码生成器之间可以共享。它的作用就是维护代码生成过程中的各种能够重复使用的逻辑，包括且不限于：

对象引用
构造代码、初始化代码
常量、成员变量、局部变量、时间变量
函数体（即Flink Function）及其配套（open()/close()等等）
类型序列化器
etc.

具体代码暂时不贴，以下是该类的部分结构。

3.2 CodeGenerator

Blink Planner的代码生成器并没有统一的基类。它们的共同点就是类名大多以CodeGenerator为后缀，并且绝大多数都要与CodeGeneratorContext打交道。它们的类名也都比较self-explanatory，如下图所示。注意笔者使用的是Flink 1.13版本，所以其中还混杂着少量Old Planner的内容，可以无视之。

挑选几个在流计算场景下比较重点的，稍微解释一下。

AggsHandlerCodeGenerator——负责生成普通聚合函数

AggsHandleFunction与带命名空间（即窗口语义）的聚合函数NamespaceAggsHandleFunction。注意它们与DataStream API中的聚合函数AggregateFunction不是一回事，但大致遵循同样的规范。

CollectorCodeGenerator——负责生成Collector，即算子内将流数据向下游发射的组件。看官用过DataStream API的话会很熟悉。

ExprCodeGenerator——负责根据Calcite RexNode生成各类表达式，Planner内部用GeneratedExpression来表示。由于RexNode很多变（字面量、变量、函数调用等等），它巧妙地利用了RexVisitor通过访问者模式来将不同类型的RexNode翻译成对应的代码。

FunctionCodeGenerator——负责根据SQL逻辑生成各类函数，目前支持的有RichMapFunction、RichFlatMapFunction、RichFlatJoinFunction、RichAsyncFunction和ProcessFunction。
OperatorCodeGenerator——负责生成OneInputStreamOperator和TwoInputStreamOperator。

代码生成器一般会在物理执行节点（即ExecNode）内被调用，但不是所有的Flink SQL逻辑都会直接走代码生成，例如不久前讲过的Window TVF的切片化窗口以及内置的Top-N。

3.3 GeneratedClass

GeneratedClass用来描述代码生成器生成的各类实体，如函数、算子等，它们都位于Runtime层，类图如下。

注意这其中并不包括GeneratedExpression，因为表达式的概念仅在Planner层存在。

4.代码生成示例

笔者仅用一条极简的SQL语句

SELECT COUNT(orderId) FROM rtdw_dwd.kafka_order_done_log 
WHERE mainSiteId = 10029

来简单走一下流程。

观察该语句生成的物理执行计划：

== Optimized Execution Plan ==
GroupAggregate(select=[COUNT(orderId) AS EXPR$0])
+- Exchange(distribution=[single])
   +- Calc(select=[orderId], where=[(mainSiteId = 10029:BIGINT)])
      +- TableSourceScan(table=[[hive, rtdw_dwd, kafka_order_done_log]], fields=[ts, tss, tssDay, orderId, /* ... */])

在这四个ExecNode中，StreamExecCalc和StreamExecGroupAggregate会涉及代码生成。篇幅所限，本文只分析StreamExecCalc，它的主要代码由CalcCodeGenerator#generateProcessCode()方法生成，该方法全文如下。

private[flink] def generateProcessCode(
      ctx: CodeGeneratorContext,
      inputType: RowType,
      outRowType: RowType,
      outRowClass: Class[_ <: RowData],
      projection: Seq[RexNode],
      condition: Option[RexNode],
      inputTerm: String = CodeGenUtils.DEFAULT_INPUT1_TERM,
      collectorTerm: String = CodeGenUtils.DEFAULT_OPERATOR_COLLECTOR_TERM,
      eagerInputUnboxingCode: Boolean,
      retainHeader: Boolean = false,
      outputDirectly: Boolean = false,
      allowSplit: Boolean = false): String = {

    // according to the SQL standard, every table function should also be a scalar function
    // but we don't allow that for now
    projection.foreach(_.accept(ScalarFunctionsValidator))
    condition.foreach(_.accept(ScalarFunctionsValidator))

    val exprGenerator = new ExprCodeGenerator(ctx, false)
        .bindInput(inputType, inputTerm = inputTerm)

    val onlyFilter = projection.lengthCompare(inputType.getFieldCount) == 0 &&
      projection.zipWithIndex.forall { case (rexNode, index) =>
        rexNode.isInstanceOf[RexInputRef] && rexNode.asInstanceOf[RexInputRef].getIndex == index
      }

    def produceOutputCode(resultTerm: String): String = if (outputDirectly) {
      s"$collectorTerm.collect($resultTerm);"
    } else {
      s"${OperatorCodeGenerator.generateCollect(resultTerm)}"
    }

    def produceProjectionCode: String = {
      val projectionExprs = projection.map(exprGenerator.generateExpression)
      val projectionExpression = exprGenerator.generateResultExpression(
        projectionExprs,
        outRowType,
        outRowClass,
        allowSplit = allowSplit)

      val projectionExpressionCode = projectionExpression.code

      val header = if (retainHeader) {
        s"${projectionExpression.resultTerm}.setRowKind($inputTerm.getRowKind());"
      } else {
        ""
      }

      s"""
         |$header
         |$projectionExpressionCode
         |${produceOutputCode(projectionExpression.resultTerm)}
         |""".stripMargin
    }

    if (condition.isEmpty && onlyFilter) {
      throw new TableException("This calc has no useful projection and no filter. " +
        "It should be removed by CalcRemoveRule.")
    } else if (condition.isEmpty) { // only projection
      val projectionCode = produceProjectionCode
      s"""
         |${if (eagerInputUnboxingCode) ctx.reuseInputUnboxingCode() else ""}
         |$projectionCode
         |""".stripMargin
    } else {
      val filterCondition = exprGenerator.generateExpression(condition.get)
      // only filter
      if (onlyFilter) {
        s"""
           |${if (eagerInputUnboxingCode) ctx.reuseInputUnboxingCode() else ""}
           |${filterCondition.code}
           |if (${filterCondition.resultTerm}) {
           |  ${produceOutputCode(inputTerm)}
           |}
           |""".stripMargin
      } else { // both filter and projection
        val filterInputCode = ctx.reuseInputUnboxingCode()
        val filterInputSet = Set(ctx.reusableInputUnboxingExprs.keySet.toSeq: _*)

        // if any filter conditions, projection code will enter an new scope
        val projectionCode = produceProjectionCode

        val projectionInputCode = ctx.reusableInputUnboxingExprs
          .filter(entry => !filterInputSet.contains(entry._1))
          .values.map(_.code).mkString("\n")
        s"""
           |${if (eagerInputUnboxingCode) filterInputCode else ""}
           |${filterCondition.code}
           |if (${filterCondition.resultTerm}) {
           |  ${if (eagerInputUnboxingCode) projectionInputCode else ""}
           |  $projectionCode
           |}
           |""".stripMargin
      }
    }
  }

从中可以看出明显的模拟拼接手写代码的过程。之前讲过，Calc就是Project和Filter的结合，该方法的入参中恰好包含了对应的RexNode：

  • projection——类型为RexInputRef，值为$3，即源表中index为3的列orderId。
  • condition——类型为RexCall，值为=($32, 10029)，即mainSiteId = 10029的谓词。

接下来调用ExprCodeGenerator.generateExpression()方法，先生成condition对应的GeneratedExpression。借助访问者模式，会转到ExprCodeGenerator#visitCall()方法，最终生成带空值判断的完整代码。部分调用栈如下：

generateCallWithStmtIfArgsNotNull:98, GenerateUtils$ (org.apache.flink.table.planner.codegen)
generateCallIfArgsNotNull:67, GenerateUtils$ (org.apache.flink.table.planner.codegen)
generateOperatorIfNotNull:2323, ScalarOperatorGens$ (org.apache.flink.table.planner.codegen.calls)
generateComparison:577, ScalarOperatorGens$ (org.apache.flink.table.planner.codegen.calls)
generateEquals:429, ScalarOperatorGens$ (org.apache.flink.table.planner.codegen.calls)
generateCallExpression:630, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen)
visitCall:529, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen)
visitCall:56, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen)
accept:174, RexCall (org.apache.calcite.rex)
generateExpression:155, ExprCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen)
generateProcessCode:173, CalcCodeGenerator$ (org.apache.flink.table.planner.codegen)
generateCalcOperator:50, CalcCodeGenerator$ (org.apache.flink.table.planner.codegen)
generateCalcOperator:-1, CalcCodeGenerator (org.apache.flink.table.planner.codegen)
translateToPlanInternal:94, CommonExecCalc (org.apache.flink.table.planner.plan.nodes.exec.common)

结果如下。其中resultTerm是表达式结果字段，nullTerm是表达式是否为空的boolean字段。后面的编号是内置计数器的值，防止重复。

GeneratedExpression(resultTerm = result$3, nullTerm = isNull$2, code = 

isNull$2 = isNull$1 || false;
result$3 = false;
if (!isNull$2) {
  
  result$3 = field$1 == ((long) 10029L);
  
}
, resultType = BOOLEAN, literalValue = None)

看官可能会觉得生成的代码比较冗长，有些东西没必要写。但是代码生成器的设计目标是兼顾通用性和稳定性，因此必须保证生成的代码在各种情况下都可以正确地运行。另外JVM也可以通过条件编译、公共子表达式消除、方法内联等优化手段生成最优的字节码，不用过于担心。

话说回来，上文中过滤条件的输入filterInputCode是如何通过CodeGeneratorContext#reuseInputUnboxingCode()重用的呢？别忘了$32也是一个RexInputRef，所以递归visit到它时会调用GenerateUtils#generateInputAccess()方法生成对应的代码，即：

isNull$1 = in1.isNullAt(32);
field$1 = -1L;
if (!isNull$1) {
  field$1 = in1.getLong(32);
}

将它拼在filterCondition的前面，完成。处理projection的流程类似，看官可套用上面的思路自行追踪，不再废话了。

主处理逻辑生成之后，还需要将它用Function或者Operator承载才能生效。Calc节点在执行层对应的是一个OneInputStreamOperator，由OperatorCodeGenerator#generateOneInputStreamOperator()负责。从它的代码可以看到更清晰的轮廓，如下。

def generateOneInputStreamOperator[IN <: Any, OUT <: Any](
      ctx: CodeGeneratorContext,
      name: String,
      processCode: String,
      inputType: LogicalType,
      inputTerm: String = CodeGenUtils.DEFAULT_INPUT1_TERM,
      endInputCode: Option[String] = None,
      lazyInputUnboxingCode: Boolean = false,
      converter: String => String = a => a): GeneratedOperator[OneInputStreamOperator[IN, OUT]] = {
    addReuseOutElement(ctx)
    val operatorName = newName(name)
    val abstractBaseClass = ctx.getOperatorBaseClass
    val baseClass = classOf[OneInputStreamOperator[IN, OUT]]
    val inputTypeTerm = boxedTypeTermForType(inputType)

    val (endInput, endInputImpl) = endInputCode match {
      case None => ("", "")
      case Some(code) =>
        (s"""
           |@Override
           |public void endInput() throws Exception {
           |  ${ctx.reuseLocalVariableCode()}
           |  $code
           |}
         """.stripMargin, s", ${className[BoundedOneInput]}")
    }

    val operatorCode =
      j"""
      public class $operatorName extends ${abstractBaseClass.getCanonicalName}
          implements ${baseClass.getCanonicalName}$endInputImpl {

        private final Object[] references;
        ${ctx.reuseMemberCode()}

        public $operatorName(
            Object[] references,
            ${className[StreamTask[_, _]]} task,
            ${className[StreamConfig]} config,
            ${className[Output[_]]} output,
            ${className[ProcessingTimeService]} processingTimeService) throws Exception {
          this.references = references;
          ${ctx.reuseInitCode()}
          this.setup(task, config, output);
          if (this instanceof ${className[AbstractStreamOperator[_]]}) {
            ((${className[AbstractStreamOperator[_]]}) this)
              .setProcessingTimeService(processingTimeService);
          }
        }

        @Override
        public void open() throws Exception {
          super.open();
          ${ctx.reuseOpenCode()}
        }

        @Override
        public void processElement($STREAM_RECORD $ELEMENT) throws Exception {
          $inputTypeTerm $inputTerm = ($inputTypeTerm) ${converter(s"$ELEMENT.getValue()")};
          ${ctx.reusePerRecordCode()}
          ${ctx.reuseLocalVariableCode()}
          ${if (lazyInputUnboxingCode) "" else ctx.reuseInputUnboxingCode()}
          $processCode
        }

        $endInput

        @Override
        public void close() throws Exception {
           super.close();
          ${ctx.reuseCloseCode()}
        }

        ${ctx.reuseInnerClassDefinitionCode()}
      }
    """.stripMargin

    LOG.debug(s"Compiling OneInputStreamOperator Code:\n$name")
    new GeneratedOperator(operatorName, operatorCode, ctx.references.toArray)
  }

仍然注意那些能够通过CodeGeneratorContext复用的内容，例如processElement()方法中的本地变量声明部分，可以通过reuseLocalVariableCode()取得。最终的生成结果比较冗长，看官可通过Pastebin的传送门查看，并与上面的框架对应。

https://pastebin.com/sYKKGr5Q

另外，如果不想每次都通过Debug查看生成的代码，可在Log4j配置文件内加入以下两行。

logger.codegen.name = org.apache.flink.table.runtime.generated
logger.codegen.level = DEBUG

这样，在生成代码被编译的时候，就会输出其内容。当GeneratedClass被首次实例化时，就会调用Janino进行动态编译，并将结果缓存在一个内部Cache中，避免重复编译。可通过查看o.a.f.table.runtime.generated.CompileUtils及其上下文获得更多信息。

UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰，例如下面的SQL语句：

SELECT
  mp['eventType'] AS eventType,
  mp['fromType'] AS fromType,
  mp['columnType'] AS columnType
  -- A LOT OF other columns...
FROM (
  SELECT SplitQueryParamsAsMap(query_string) AS mp
  FROM rtdw_ods.kafka_analytics_access_log_app
  WHERE CHAR_LENGTH(query_string) > 1
);

假设从Map中取N个key对应的value，自定义函数SplitQueryParamsAsMap就会被调用N次，这显然是不符合常理的——对于一个确定的输入query_string，该UDF的输出就是确定的，没有必要每次都调用。如果UDF包含计算密集型的逻辑，整个作业的性能就会受到很大影响。

如何解决呢？通过挖掘代码，可以得知源头在于Calcite重写查询时不会考虑函数的确定性（determinism），也就是说FunctionDefinition#isDeterministic()没有起到应有的作用。考虑到直接改动Calcite难度较大且容易引起兼容性问题，我们考虑在SQL执行前的最后一步——也就是代码生成阶段来施工。

观察调用UDF生成的代码，如下。

externalResult$8 = (java.util.Map) function_com$sht$bigdata$rt$udf$scalar$SplitQueryParamsAsMap$5cccfdc891a58463898db753288ed577
      .eval(isNull$0 ? null : ((java.lang.String) converter$7.toExternal((org.apache.flink.table.data.binary.BinaryStringData) field$2)));
    isNull$10 = externalResult$8 == null;
    result$10 = null;
    if (!isNull$10) {
      result$10 = (org.apache.flink.table.data.MapData) converter$9.toInternalOrNull((java.util.Map) externalResult$8);
    }

    // ......

    externalResult$24 = (java.util.Map) function_com$sht$bigdata$rt$udf$scalar$SplitQueryParamsAsMap$5cccfdc891a58463898db753288ed577
      .eval(isNull$0 ? null : ((java.lang.String) converter$7.toExternal((org.apache.flink.table.data.binary.BinaryStringData) field$2)));
    isNull$25 = externalResult$24 == null;
    result$25 = null;
    if (!isNull$25) {
      result$25 = (org.apache.flink.table.data.MapData) converter$9.toInternalOrNull((java.util.Map) externalResult$24);
    }

因此，我们可以在UDF满足确定性的前提下，重用UDF表达式产生的结果，即形如externalResult$8的term。思路比较直接，首先在CodeGeneratorContext中添加可重用的UDF表达式及其result term的容器，以及对应的方法。代码如下。

private val reusableScalarFuncExprs: mutable.Map[String, String] =
    mutable.Map[String, String]()

  private val reusableResultTerms: mutable.Map[String, String] =
    mutable.Map[String, String]()

  def addReusableScalarFuncExpr(code: String, term: String): Unit = {
    if (!reusableScalarFuncExprs.contains(code)) {
      reusableScalarFuncExprs.put(code, term)
    }
  }

  def addReusableResultTerm(term: String, originalTerm: String): Unit = {
    if (!reusableResultTerms.contains(term)) {
      reusableResultTerms.put(term, originalTerm);
    }
  }

  def reuseScalarFuncExpr(code: String) : String = {
    reusableScalarFuncExprs.getOrElse(code, code)
  }

  def reuseResultTerm(term: String) : String = {
    reusableResultTerms.getOrElse(term, term)
  }

注意在保存UDF表达式时，是以生成的代码为key，result term为value。保存result term的映射时，是以新的为key，旧的为value。

然后从ExprCodeGenerator入手（函数调用都属于RexCall），找到UDF代码生成的方法，即BridgingFunctionGenUtil#generateScalarFunctionCall()，做如下改动。

private def generateScalarFunctionCall(
      ctx: CodeGeneratorContext,
      functionTerm: String,
      externalOperands: Seq[GeneratedExpression],
      outputDataType: DataType,
      isDeterministic: Boolean)
    : GeneratedExpression = {

    // result conversion
    val externalResultClass = outputDataType.getConversionClass
    val externalResultTypeTerm = typeTerm(externalResultClass)
    // Janino does not fully support the JVM spec:
    // boolean b = (boolean) f(); where f returns Object
    // This is not supported and we need to box manually.
    val externalResultClassBoxed = primitiveToWrapper(externalResultClass)
    val externalResultCasting = if (externalResultClass == externalResultClassBoxed) {
      s"($externalResultTypeTerm)"
    } else {
      s"($externalResultTypeTerm) (${typeTerm(externalResultClassBoxed)})"
    }
    val externalResultTerm = ctx.addReusableLocalVariable(externalResultTypeTerm, "externalResult")

    if (isDeterministic) {
      val funcEvalCode =
        s"""
           |$externalResultCasting $functionTerm
           |  .$SCALAR_EVAL(${externalOperands.map(_.resultTerm).map(ctx.reuseResultTerm).mkString(", ")});
           |""".stripMargin

      val reusableFuncExpr = ctx.reuseScalarFuncExpr(funcEvalCode)
      if (!reusableFuncExpr.equals(funcEvalCode)) {
        ctx.addReusableResultTerm(externalResultTerm, reusableFuncExpr)
      }

      ctx.addReusableScalarFuncExpr(funcEvalCode, externalResultTerm)

      val internalExpr = genToInternalConverterAll(ctx, outputDataType, externalResultTerm)

      // function call
      internalExpr.copy(code =
        s"""
           |${externalOperands.map(_.code).mkString("\n")}
           |$externalResultTerm = $reusableFuncExpr;
           |${internalExpr.code}
           |""".stripMargin)
    } else {
      val internalExpr = genToInternalConverterAll(ctx, outputDataType, externalResultTerm)

      // function call
      internalExpr.copy(code =
        s"""
           |${externalOperands.map(_.code).mkString("\n")}
           |$externalResultTerm = $externalResultCasting $functionTerm
           |  .$SCALAR_EVAL(${externalOperands.map(_.resultTerm).mkString(", ")});
           |${internalExpr.code}
           |""".stripMargin)
    }
  }

if (isDeterministic)块内的代码实现了UDF表达式重用，即重用生成的第一个result term。笔者就不多解释了，毕竟与上一节的相比已经算是很好理解了（笑

重新编译flink-table模块并执行相同的SQL，就会发现生成的代码发生了变化：

externalResult$8 = (java.util.Map) function_com$sht$bigdata$rt$udf$scalar$SplitQueryParamsAsMap$5cccfdc891a58463898db753288ed577
      .eval(isNull$0 ? null : ((java.lang.String) converter$7.toExternal((org.apache.flink.table.data.binary.BinaryStringData) field$2)));
    isNull$10 = externalResult$8 == null;
    result$10 = null;
    if (!isNull$10) {
      result$10 = (org.apache.flink.table.data.MapData) converter$9.toInternalOrNull((java.util.Map) externalResult$8);
    }
    
    // ......

    externalResult$24 = externalResult$8;
    isNull$25 = externalResult$24 == null;
    result$25 = null;
    if (!isNull$25) {
      result$25 = (org.apache.flink.table.data.MapData) converter$9.toInternalOrNull((java.util.Map) externalResult$24);
    }

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/123775316

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