starrocks官网介绍了starrocks 负载均衡 的实现方式，其中可以 通过代码均衡负载、 通过 JDBC Connector 均衡负载， 通过 ProxySQL 均衡负载 等三种方式实现负载均衡。

 
本文通过nginx的方式实现flink消费sr数据时的负载均衡。并解决flink在运行sr任务中遇到的问题。

一. 通过nginx实现starrocks负载均衡与故障转移

1. 架构逻辑与nginx配置

大致逻辑：

flink请求Nginx负载均衡服务器，根据规则（hash、轮询）将请求转发到选定的FE_Server 进程。其中

• 9031用于通过jdbc方式与Starrocks进行交互，其中可以在flink任务运行前、后，在jobmanager中执行pre-sql、post-sql。
• 8031用于通过Starrocks的streamload方式来写入数据到Starrocks。
  

nginx的定位

Nginx作为反向代理，upstream绑定多个FE节点，既可以实现负载均衡，又能实现故障自动切换。

故障转移

1. 当请求到某个server失败时（由proxy_next_upstream判断），nginx会请求下个upstream server。
2. 当转发请求max_fails次还未成功，则判断为此机器dead，nginx就不再转发请求到此节点，直到fail_timeout后，nginx将此节点加回运行节点列表。

负载均衡

因为Starrocks中fe只有follower和leader，且follower和leader谁接收请求效果都一致，所以这里设置为轮询规则（默认规则），均匀地（weight决定）转发请求到各个FE节点。

#user  nobody;
worker_processes  4;

events {
    worker_connections  1024;
}

# 用于负载均衡flink中对Starrocks的jdbc请求
stream{
   upstream starrocks-tcp1{
       # hash $remote_add consistent;
        server hostname1:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Leader
        server hostname2:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
        server hostname3:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
    }

    server
    {
      #proxy 代理的nginx监听端口，可自行修改
       listen 9031;
       proxy_pass starrocks-tcp1;
       proxy_timeout 60s;
       proxy_connect_timeout 30s;
     }
}

# 用于负载均衡flink中通过Starrocks的streamload方式put数据到sr的请求
http {
    include       mime.types;
    include /usr/local/nginx/conf.d/*.conf;
    client_max_body_size 10240m;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    # 用于管理HTTP长连接生命周期的参数。它定义了一个TCP连接在完成最后一次数据传输后，
    # 仍然保持打开状态等待新的请求的最大时间。
    keepalive_timeout  600;

   upstream starrocks-tcp2
    {
      #ip_hash;
      # 当连续转发请求3次还未成功，则判断为此机器dead，并等待60后重试此机器。
      server hostname1:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Leader
      server hostname2:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
      server hostname3:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower

    }
    server
    {
       # proxy 代理的nginx监听端口
       # 通过监听8031端口下所有请求，将请求转发到sr的8030端口。
       listen 8031;
       location / {
          proxy_pass       http://starrocks-tcp2;
          # 添加请求头
          proxy_set_header expect "100-continue";
          # 故障转移策略：当出现如下返回时，nginx将会尝试与下一台机器进行链接。
          proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;
        }
     } 
  }

 

2. nginx相关知识：stream模块和http模块

Nginx的stream模块和http模块是用来处理不同类型的流量的。

2.1. stream模块

stream模块被设计来处理TCP和UDP流量。这是非HTTP的普通TCP或UDP流量，可以应用于任何依赖于TCP或UDP的服务，比如邮件服务器、数据库连接甚至自定义的网络协议。

这里通过stream模块实现了Starrocks jdbc协议下的反向代理，如下。flink通过9031端口访问Starrocks时，先经过nginx，然后转发到upstream下某一个server中。

stream{
   upstream starrocks-tcp1{
       # hash $remote_add consistent;
        server hostname1:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Leader
        server hostname2:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
        server hostname3:9030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
    }

    server
    {
      #proxy 代理的nginx监听端口，可自行修改
       listen 9031;
       proxy_pass starrocks-tcp1;
       proxy_timeout 60s;
       proxy_connect_timeout 30s;
     }
}

 

2.2. http模块

http模块主要处理HTTP流量。它为HTTP和HTTPS请求提供了反向代理、负载均衡、缓存等功能。此外，它还可以处理基于HTTP的其他协议，如WebSocket。

flink通过8031端口访问Starrocks时，同样经过nginx，nginx转发请求到的upstream中某台server，最终通过streamload方式将数据写到Starrocks。

# 用于负载均衡flink中通过Starrocks的streamload方式put数据到sr的请求

http {
    include       mime.types;
    include /usr/local/nginx/conf.d/*.conf;
    client_max_body_size 10240m;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    # 用于管理HTTP长连接生命周期的参数。它定义了一个TCP连接在完成最后一次数据传输后，
    # 仍然保持打开状态等待新的请求的最大时间。
    keepalive_timeout  600;

   upstream starrocks-tcp2
    {
      #ip_hash;
      # 当连续转发请求3次还未成功，则判断为此机器dead，并等待60后重试此机器。
      server hostname1:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Leader
      server hostname2:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower
      server hostname3:8030 weight=1 max_fails=3 fail_timeout=60s; #Follower

    }
    server
    {
       # proxy 代理的nginx监听端口
       # 通过监听8031端口下所有请求，将请求转发到sr的8030端口。
       listen 8031;
       location / {
          proxy_pass       http://starrocks-tcp2;
          # 添加请求头
          proxy_set_header expect "100-continue";
          # 故障转移策略：当出现如下返回时，nginx将会尝试与下一台机器进行链接。
          proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;
        }
     } 

  }

 
总的来说，stream模块适用于处理TCP或UDP流量，而http模块则用来处理HTTP及HTTPS流量。

 

二. 使用flink 消费SR实战

简述: 通过flink sql 实现source SR->sink SR的任务。
说明：flink版本1.16.1，数据量为3300万左右，并发为1，任务时长为1小时5分钟。

以下是在使用flink运行SR任务遇到的问题与解决方式

1. Expect: 100-continue 问题

1.1. Expect: 100-continue的逻辑

http clients发送带有Expect: 100-continueheader的post（put）请求时，是在告诉server端我准备要发送大负载的数据了。

server端接收到此请求时，可以做如下response：

1. 拒绝：通过返回401/405并逐步关闭连接来拒绝请求。
2. 接受：通过发送100 Continue，之后客户端将发送有效载荷。
3. 要求客户端以未更改的方式重新发送原始请求（包括原始头部和有效载荷），通过回复一个417 Expectation Failed。

curl在即将发送大型有效载荷时，它会自动发送Expect: 100-continue头部。curl 命令添加Expect: 100-continue header请求时，等待server的response。server评估Content-Length header值，然后决定是否终止请求或接受。
在等待（默认）一秒钟获取response后，curl将数据发送到POST请求的主体中。

参考：
About the HTTP Expect: 100-continue header
the Expect header is all about

 

1.2. 问题分析与解决

当通过flink通过streamload（http client）方式put数据到SR之前，添加了100-continue

        String loadUrl =
                host
                        + "/api/"
                        + bufferEntity.getDatabase()
                        + "/"
                        + bufferEntity.getTable()
                        + "/_stream_load";



try (CloseableHttpClient httpclient = httpClientBuilder.build()) {
            HttpPut httpPut = new HttpPut(loadUrl);
...
            httpPut.setHeader("Expect", "100-continue");
...
            try (CloseableHttpResponse resp = httpclient.execute(httpPut)) {
                HttpEntity respEntity = getHttpEntity(resp);
                if (respEntity == null) return null;
                return (Map<String, Object>) JSON.parse(EntityUtils.toString(respEntity));
            }
        }

但实际运行过程当中出现：

2024-01-22 18:04:01,875 INFO  com.dtstack.chunjun.connector.starrocks.streamload.StarRocksStreamLoadVisitor 
- [dealStreamLoadResult] get loadResult msg = There is no 100-continue header

2024-01-22 18:04:01,875 INFO  
com.dtstack.chunjun.connector.starrocks.streamload.StarRocksStreamLoadVisitor
- [dealStreamLoadResult] get loadResult status = FAILED


简化日志：{"status":"FAILED","msg":"There is no 100-continue header"}

也就说nginx转发请求时丢掉了Expect: 100-continue 的header，至于为什么丢失，这里暂不分析。

那既然这样我们在http模块中添加Expect: 100-continue header。如下。添加之后数据写入问题解决。

    server
    {
       # proxy 代理的nginx监听端口
       # 通过监听8031端口下所有请求，将请求转发到sr的8030端口。
       listen 8031;
       location / {
          proxy_pass       http://starrocks-tcp2;
          # 添加请求头
          proxy_set_header expect "100-continue";
          # 故障转移策略：当出现如下返回时，nginx将会尝试与下一台机器进行链接。
          proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;
        }
     } 

 

2.no live upstreams while connecting to upstream

问题描述：当任务运行到40多分钟时，出现如下报错

2024/01/24 14:53:14 [error] 6581#0: *3093 no live upstreams while connecting to upstream, client: xxx, 
server: , request: "PUT /api/radar_test/test_qnmanager_data/_stream_load HTTP/1.1", upstream: 
"http://starrocks-tcp2/api/radar_test/test_qnmanager_data/_stream_load", host: "nginx-node:8031"

2024/01/24 14:53:16 [error] 6581#0: *3095 no live upstreams while connecting to upstream, client: xxx, 
server: , request: "PUT /api/radar_test/test_qnmanager_data/_stream_load HTTP/1.1", upstream: 
"http://starrocks-tcp2/api/radar_test/test_qnmanager_data/_stream_load", host: "nginx-node:8031"

导致任务失败。日志大概的意思是：使用的是 HTTP/1.1 在nginx接收客户端的请求后，转发到SR集群，出现no live upstreams while connecting to upstream 的错误，也就是说SR集群中的FE不能提供服务，或者nginx不能提供可用的FE服务器。

no live upstreams while connecting to upstream错误解释：当链接upstreams没有在线的upstreams。upstreams指的是被代理的服务端，upstream块中server节点们。

 

排查：

查看SR fe节点状态，如下fe节点正常。

mysql -hHost1 -P9031 -uroot -p1111 radar_test       

SHOW PROC '/frontends';  

此时基本可以确定是nginx不能发送向SR的FEs发送请求，导致flink任务失败。

通过前面的分析，目前可能的情况有：

1. 上游服务器连接超时： Nginx 在尝试连接上游服务器时，如果超过了设定的连接超时时间，可能会将该服务器标记为不可用。确保连接超时时间配置合理，不要设置得过短。
2. 上游服务器端口问题： 确保 Nginx 配置中指定的上游服务器端口是正确的，而且上游服务器正在监听该端口。
3. DNS 解析问题： 如果上游服务器使用域名而不是 IP 地址配置，可能存在 DNS 解析问题。确保 DNS 配置正确，可以通过手动进行 DNS 查询来检查。

分别分析：

1. nginx监听端口的问题，如下端口没有问题：
   
2. dns也没有问题
   
   

3. 上游服务器连接超时
   先看之前nginx的配置：

http {
...
    # 用于管理HTTP长连接生命周期的参数。它定义了一个TCP连接在完成最后一次数据传输后，
    # 仍然保持打开状态等待新的请求的最大时间。
    # keepalive_timeout  60;
     keepalive_timeout  600;

   upstream starrocks-tcp2
    {
      #ip_hash;
      # 当连续转发请求1次还未成功，则判断为此机器dead，并等待600后重试此机器。
      server hostname1:8030 weight=1 max_fails=1 fail_timeout=600s; #Leader
      server hostname2:8030 weight=1 max_fails=1 fail_timeout=600s; #Follower
      server hostname3:8030 weight=1 max_fails=1 fail_timeout=600s; #Follower
    }
    server
    {
       listen 8031;
       location / {
          proxy_pass       http://starrocks-tcp2;
          proxy_set_header expect "100-continue";
          # 故障转移策略：当出现如下返回时，nginx将会尝试与下一台机器进行链接。
          # proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;
        }
     } 
  }

问题分析：

flink写3000万数据到SR是频繁触发请求的场景，很容易导致请求失败，这里关于故障转移的配置为：max_fails=1、fail_timeout=600s，意思是只要请求失败，就将server判定为dead，并且10分钟之后才重试，那这里就有可能出现：三台节点某次处理请求都失败，导致长达10分钟upstream不可用，即报错：no live upstreams while connecting to upstream 。

改进配置：max_fails=3 fail_timeout=60s，降低server故障转移的频率与缩短故障时间，降低因为请求导致的高故障率。

其次改进TCP连接超时时间keepalive_timeout 60;，避免过长的时间导致TCP空闲连接浪费资源。

再有丰富nginx捕获异常的能力：proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;。

 
 

3.recv() failed (104: Connection reset by peer) while reading response header from upstream(ing)

recv() failed (104: Connection reset by peer) 表示nginx接收客户端的数据时连接被对端（peer）重置。

参考：
Connection reset by peer 错误定位

HTTP keepalive：链接测试详解

 

4.transmit chunk rpc failed

2024-01-24 18:13:31,621 WARN  org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task - Source: source[1] -> Sink: sink[2] (1/1)#0 (a4cbae5aa8bbd03aaf344721b498f489_cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0_0) switched from RUNNING to FAILED with failure cause: com.dtstack.chunjun.throwable.ChunJunRuntimeException: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: transmit chunk rpc failed:10304bfb-ba98-11ee-ab87-1070fda9b63f
	at com.dtstack.chunjun.connector.jdbc.source.JdbcInputFormat.nextRecordInternal(JdbcInputFormat.java:227)
	at com.dtstack.chunjun.source.format.BaseRichInputFormat.nextRecord(BaseRichInputFormat.java:199)
	at com.dtstack.chunjun.source.format.BaseRichInputFormat.nextRecord(BaseRichInputFormat.java:67)
	at com.dtstack.chunjun.source.DtInputFormatSourceFunction.run(DtInputFormatSourceFunction.java:125)
	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:110)
	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:67)
	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SourceStreamTask$LegacySourceFunctionThread.run(SourceStreamTask.java:333)
Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: transmit chunk rpc failed:10304bfb-ba98-11ee-ab87-1070fda9b63f
	at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
	at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
	at com.mysql.jdbc.Util.handleNewInstance(Util.java:425)
	at com.mysql.jdbc.Util.getInstance(Util.java:408)
	at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:944)
	at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3933)
	at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3869)
	at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:864)
	at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRow(MysqlIO.java:1992)
	at com.mysql.jdbc.RowDataDynamic.nextRecord(RowDataDynamic.java:366)
	at com.mysql.jdbc.RowDataDynamic.next(RowDataDynamic.java:346)
	at com.mysql.jdbc.ResultSetImpl.next(ResultSetImpl.java:6303)
	at com.dtstack.chunjun.connector.jdbc.source.JdbcInputFormat.nextRecordInternal(JdbcInputFormat.java:224)
	... 6 more

flink任务为source：SR -> sink: SR ，其中通过jdbc的方式拉取SR数据，在任务执行50分钟时出现此错误：传输rpc数据块时失败。有可能是jdbc链接设置的问题，也有可能是SR传输数据时的问题。这里通过设置SR参数：brpc_socket_max_unwritten_bytes=8589934592，增大传输数据的大小，解决问题。