Fastflow——基於golang的輕量級工作流框架

ShiningRush發表於2022-05-23
ASTGolang框架

Fastflow 是什麼？用一句話來定義它：一個 基於golang協程、支援水平擴容的分散式高效能工作流框架。
它具有以下特點：

  • 易用性：工作流模型基於 DAG 來定義，同時還提供開箱即用的 API，你可以隨時通過 API 建立、執行、暫停工作流等，在開發新的原子能力時還提供了開箱即用的分散式鎖功能
  • 高效能：得益於 golang 的協程 與 channel 技術，fastflow 可以在單例項上並行執行數百、數千乃至數萬個任務
  • 可觀測性：fastflow 基於 Prometheus 的 metrics 暴露了當前例項上的任務執行資訊，比如併發任務數、任務分發時間等。
  • 可伸縮性：支援水平伸縮，以克服海量任務帶來的單點瓶頸，同時通過選舉 Leader 節點來保障各個節點的負載均衡
  • 可擴充套件性：fastflow 準備了部分開箱即用的任務操作，比如 http請求、執行指令碼等，同時你也可以自行定義新的節點動作，同時你可以根據上下文來決定是否跳過節點(skip)
  • 輕量：它僅僅是一個基礎框架，而不是一個完整的產品，這意味著你可以將其很低成本融入到遺留專案而無需部署、依賴另一個專案，這既是它的優點也是缺點——當你真的需要一個開箱即用的產品時（比如 airflow），你仍然需要少量的程式碼開發才能使用

為什麼要開發 Fastflow

組內有很多專案都涉及複雜的任務流場景，比如離線任務，叢集上下架，容器遷移等，這些場景都有幾個共同的特點：

  1. 流程耗時且步驟複雜，比如建立一個 k8s 叢集，需要幾十步操作，其中包含指令碼執行、介面呼叫等，且相互存在依賴關係。
  2. 任務量巨大，比如容器平臺每天都會有幾十萬的離線任務需要排程執行、再比如我們管理數百個K8S叢集，幾乎每天會有叢集需要上下節點、遷移容器等。

我們嘗試過各種解法：

  • 硬編碼實現：雖然工作量較小，但是隻能滿足某個場景下的特定工作流，沒有可複用性。
  • airflow：我們最開始的離線任務引擎就是基於這個來實現的，不得不承認它的功能很全，也很方便，但是存在幾個問題
  • 由 python 編寫的，我們希望團隊維護的專案能夠統一語言，更有助於提升工作效率，雖然對一個有經驗的程式設計師來說多語言並不是問題，但是頻繁地在多個語言間來回切換其實是不利於高效工作的
  • airflow 的任務執行是以 程式 來執行的，雖然有更好的隔離性，但是顯然因此而犧牲了效能和併發度。
  • 公司內的工作流平臺：你可能想象不到一個世界前十的網際網路公司，他們內部一個經歷了數年線上考證的運維用工作流平臺，會脆弱到承受不了上百工作流的併發，第一次壓測就直接讓他們的服務癱瘓，進而影響到其他業務的運維任務。據團隊反饋稱是因為我們的工作流組成太複雜，一個流包含數十個任務節點才導致了這次意外的服務過載，隨後半年這個團隊重寫了一個新的v2版本。

當然 Github 上也還有其他的任務流引擎，我們也都評估過，無法滿足需求。比如 kubeflow 是基於 Pod 執行任務的，比起 程式 更為重量，還有一些專案，要麼就是沒有經過海量資料的考驗，要麼就是沒有考慮可伸縮性，面對大量任務的執行無法水平擴容。

Concept

工作流模型

fastflow 的工作流模型基於 DAG(Directed acyclic graph),下圖是一個簡單的 DAG 示意圖：

Fastflow——基於golang的輕量級工作流框架

在這個圖中，首先 A 節點所定義的任務會被執行，當 A 執行完畢後，B、C兩個節點所定義的任務將同時被觸發，而只有 B、C 兩個節點都執行成功後，最後的 D 節點才會被觸發，這就是 fastflow 的工作流模型。

工作流的要素

fastflow 執行任務的過程會涉及到幾個概念：Dag, Task, Action, DagInstance

Dag

描述了一個完整流程，它的每個節點被稱為 Task，它定義了各個 Task 的執行順序和依賴關係，你可以通過程式設計 or yaml 來定義它

一個程式設計式定義的DAG

dag := &entity.Dag{
BaseInfo: entity.BaseInfo{
ID: "test-dag",
},
Name: "test",
Tasks: []entity.Task{
{ID: "task1", ActionName: "PrintAction"},
{ID: "task2", ActionName: "PrintAction", DependOn: []string{"task1"}},
{ID: "task3", ActionName: "PrintAction", DependOn: []string{"task2"}},
},
}

對應的yaml如下：

id: "test-dag"
name: "test"
tasks:
- id: "task1"
actionName: "PrintAction"
- id: ["task2"]
actionName: "PrintAction"
dependOn: ["task1"]
- id: "task3"
actionName: "PrintAction"
dependOn: ["task2"]

同時 Dag 可以定義這個工作流所需要的引數，以便於在各個 Task 去消費它：

id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"
filePath:
desc: "the file path"
defaultValue: "/tmp/"
tasks:
- id: "task1"
actionName: "PrintAction"
params:
writeName: "{{fileName}}"
writePath: "{{filePath}}"

Task

它定義了這個節點的具體工作，比如是要發起一個 http 請求，或是執行一段指令碼等，這些不同動作都通過選擇不同的 Action 來實現，同時它也可以定義在何種條件下需要跳過 or 阻塞該節點。
下面這段yaml演示了 Task 如何根據某些條件來跳過執行該節點。

id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"
tasks:
- id: "task1"
actionName: "PrintAction"
preCheck:
- act: skip #you can set "skip" or "block"
conditions:
- source: vars # source could be "vars" or "share-data"
key: "fileName"
op: "in"
values: ["warn.txt", "error.txt"]

Task 的狀態有以下幾個：

  • init: Task已經初始化完畢，等待執行
  • running: 正在執行中
  • ending: 當執行 Action 的 Run 所定義的內容後，會進入到該狀態
  • retrying: 任務重試中
  • failed: 執行失敗
  • success: 執行成功
  • blocked: 任務已阻塞，需要人工啟動
  • skipped: 任務已跳過

Action

Action 是工作流的核心，定義了該節點將執行什麼操作，fastflow攜帶了一些開箱即用的Action，但是一般你都需要根據具體的業務場景自行編寫，它有幾個關鍵屬性：

  • Name: Required Action的名稱，不可重複，它是與 Task 關聯的核心
  • Run: Required 需要執行的動作，fastflow 將確保該動作僅會被執行 一次(ExactlyOnce)
  • RunBefore: Optional 在執行 Run 之前執行，如果有一些前置動作，可以在這裡執行，RunBefore 有可能會被執行多次。
  • RunAfter: Optional 在執行 Run 之後執行，一些長時間執行的任務內容建議放在這裡，只要 Task 尚未結束，節點發生故障重啟時仍然會繼續執行這部分內容，
  • RetryBefore:Optional 在重試失敗的任務節點，可以提前執行一些清理的動作

自行開發的 Action 在使用前都必須先註冊到 fastflow，如下所示：

type PrintParams struct {
Key string
Value string
}

type PrintAction struct {
}

// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}

func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
cinput := params.(*ActionParam)

fmt.Println("action start: ", time.Now())
fmt.Println(fmt.Sprintf("params: key[%s] value[%s]", cinput.Key, cinput.Value))
return nil
}

func (a *PrintAction) ParameterNew() interface{} {
return &PrintParams{}
}

func main() {
...

// Register action
fastflow.RegisterAction([]run.Action{
&PrintAction{},
})

...
}

DagInstance

當你開始執行一個 Dag 後，則會為本次執行生成一個執行記錄，它被稱為 DagInstance，當它生成以後，會由 Leader 例項將其分發到一個健康的 Worker，再由其解析、執行。

例項型別與Module

首先 fastflow 是一個分散式的框架，意味著你可以部署多個例項來分擔負載，而例項被分為兩類角色：

  • Leader：此類例項在執行過程中只會存在一個，從 Worker 中進行選舉而得出，它負責給 Worker 例項分發任務，也會監聽長時間得不到執行的任務將其排程到其他節點等
  • Worker：此類例項會存在複數個，它們負責解析 DAG 工作流並以 協程 執行其中的任務

而不同節點能夠承擔不同的功能，其背後是不同的 模組 在各司其職，不同節點所執行的模組如下圖所示：

Fastflow——基於golang的輕量級工作流框架

NOTE

  • Leader 例項本質上是一個承擔了 仲裁者 角色的 Worker，因此它也會分擔工作負載。
  • 為了實現更均衡的負載，以及獲得更好的可擴充套件性，fastflow 沒有選擇加鎖競爭的方式來實現工作分發

從上面的圖看，Leader 例項會比 Worker 例項多執行一些模組用於執行中仲裁者相關的任務，模組之間的協作關係如下圖所示：

Fastflow——基於golang的輕量級工作流框架

其中各個模組的職責如下：

  • Keeper: 每個節點都會執行 負責註冊節點到儲存中，保持心跳，同時也會週期性嘗試競選 Leader，防止上任 Leader 故障後阻塞系統，這個模組同時也提供了 分散式鎖 功能，我們也可以實現不同儲存的 Keeper 來滿足特定的需求，比如 Etcd or Zookeepper，目前支援的 Keeper 實現只有 Mongo
  • Store: 每個節點都會執行 負責解耦 Worker 對底層儲存的依賴，通過這個元件，我們可以實現利用 Mongo, Mysql 等來作為 fastflow 的後端儲存，目前僅實現了 Mongo
  • Parser：Worker 節點執行 負責監聽分發到自己節點的任務，然後將其 DAG 結構重組為一顆 Task 樹，並渲染好各個任務節點的輸入，接下來通知 Executor 模組開始執行 Task
  • Commander：每個節點都會執行 負責封裝一些常見的指令，如停止、重試、繼續等，下發到節點去執行
  • Executor： Worker 節點執行 按照 Parser 解析好的 Task 樹以 goroutine 執行單個的 Task
  • Dispatcher：Leader節點才會執行 負責監聽等待執行的 DAG，並根據 Worker 的健康狀況均勻地分發任務
  • WatchDog：Leader節點才會執行 負責監聽執行超時的 Task 將其更新為失敗，同時也會重新排程那些一直得不到執行的 DagInstance 到其他 Worker

Tips

以上模組的分佈機制僅僅只是 fastflow 的預設實現，你也可以自行決定例項執行的模組，比如在 Leader 上不再執行 Worker 的例項，讓其專注於任務排程。

GetStart

更多例子請參考專案下面的 examples 目錄

準備一個Mongo例項

如果已經你已經有了可測試的例項，可以直接替換為你的例項，如果沒有的話，可以使用Docker容器在本地跑一個，指令如下：

docker run -d --name fastflow-mongo --network host mongo

執行 fastflow

執行以下示例

package main

import (
"fmt"
"log"
"time"

"github.com/shiningrush/fastflow"
mongoKeeper "github.com/shiningrush/fastflow/keeper/mongo"
"github.com/shiningrush/fastflow/pkg/entity/run"
"github.com/shiningrush/fastflow/pkg/mod"
mongoStore "github.com/shiningrush/fastflow/store/mongo"
)

type PrintAction struct {
}

// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}
func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
fmt.Println("action start: ", time.Now())
return nil
}

func main() {
// Register action
fastflow.RegisterAction([]run.Action{
&PrintAction{},
})

// init keeper, it used to e
keeper := mongoKeeper.NewKeeper(&mongoKeeper.KeeperOption{
Key: "worker-1",
// if your mongo does not set user/pwd, youshould remove it
ConnStr: "mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/fastflow?authSource=admin",
Database: "mongo-demo",
Prefix: "test",
})
if err := keeper.Init(); err != nil {
log.Fatal(fmt.Errorf("init keeper failed: %w", err))
}

// init store
st := mongoStore.NewStore(&mongoStore.StoreOption{
// if your mongo does not set user/pwd, youshould remove it
ConnStr: "mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/fastflow?authSource=admin",
Database: "mongo-demo",
Prefix: "test",
})
if err := st.Init(); err != nil {
log.Fatal(fmt.Errorf("init store failed: %w", err))
}

go createDagAndInstance()

// start fastflow
if err := fastflow.Start(&fastflow.InitialOption{
Keeper: keeper,
Store: st,
// use yaml to define dag
ReadDagFromDir: "./",
}); err != nil {
panic(fmt.Sprintf("init fastflow failed: %s", err))
}
}

func createDagAndInstance() {
// wait fast start completed
time.Sleep(time.Second)

// run some dag instance
for i := 0; i < 10; i++ {
_, err := mod.GetCommander().RunDag("test-dag", nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
time.Sleep(time.Second * 10)
}
}

程式執行目錄下的test-dag.yaml

id: "test-dag"
name: "test"
tasks:
- id: "task1"
actionName: "PrintAction"
- id: "task2"
actionName: "PrintAction"
dependOn: ["task1"]
- id: "task3"
actionName: "PrintAction"
dependOn: ["task2"]

Basic

Task與Task之間的通訊

由於任務都是基於 goroutine 來執行，因此任務之間的 context 是共享的，意味著你完全可以使用以下的程式碼：

func (a *UpAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.WithValue("key", "value")
return nil
}

func (a *DownAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
val := ctx.Context().Value("key")
return nil
}

但是注意這樣做有個弊端：當節點重啟時，如果任務尚未執行完畢，那麼這部分內容會丟失。
如果不想因為故障or升級而丟失你的更改，可以使用 ShareData 來傳遞進行通訊，ShareData 是整個 在整個 DagInstance 的生命週期都會共享的一塊資料空間，每次對它的寫入都會通過 Store 元件持久化，以確保資料不會丟失，用法如下：

func (a *UpAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.ShareData().Set("key", "value")
return nil
}

func (a *DownAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
val := ctx.ShareData().Get("key")
return nil
}

任務日誌

fastflow 還提供了 Task 粒度的日誌記錄，這些日誌都會通過 Store 元件持久化，用法如下：

func (a *Action) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.Trace("some message")
return nil
}

使用Dag變數

上面的文章中提到，我們可以在 Dag 中定義一些變數，在建立工作流時可以對這些變數進行賦值，比如以下的Dag，定義了一個名為 `fileName 的變數

id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"

隨後我們可以使用 Commander 元件來啟動一個具體的工作流：

mod.GetCommander().RunDag("test-id", map[string]string{
"fileName": "demo.txt",
})

這樣本次啟動的工作流的變數則被賦值為 demo.txt，接下來我們有兩種方式去消費它

  1. 帶引數的Action
id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"
tasks:
- id: "task1"
action: "PrintAction"
params:
# using {{var}} to consume dag's variable
fileName: "{{fileName}}"

PrintAction.go:


type PrintParams struct {
FileName string `json:"fileName"`
}

type PrintAction struct {
}

// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}

func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
cinput := params.(*ActionParam)

fmt.Println(fmt.Sprintf("params: file[%s]", cinput.FileName, cinput.Value))
return nil
}

func (a *PrintAction) ParameterNew() interface{} {
return &PrintParams{}
}
  1. 程式設計式讀取
    fastflow 也提供了相關函式來獲取 Dag 變數
func (a *Action) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
// get variable by name
ctx.GetVar("fileName")

// iterate variables
ctx.IterateVars(func(key, val string) (stop bool) {
...
})
return nil
}

分散式鎖

如前所述，你可以在直接使用 Keeper 模組提供的分散式鎖，如下所示：

...
mod.GetKeeper().NewMutex("mutex key").Lock(ctx.Context(),
mod.LockTTL(time.Second),
mod.Reentrant("worker-key1"))
...

其中:

  • LockTTL 表示你持有該鎖的TTL，到期之後會自動釋放，預設 30s
  • Reentrant 用於需要實現可重入的分散式鎖的場景，作為持有場景的標識，預設為空，表示該鎖不可重入

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