騰訊網絡平臺部與數據平臺部，聯合 NVIDIA 合作開發和優化 Spark UCX，最終實現 Spark Shuffle 穩定加速 15% - 20%，平均降低現網 Spark 任務 8% 的執行時間。

什么是 Spark 平臺？

TDW-Spark 是騰訊公司級數據平臺，是騰訊海量數據處理平臺中最核心的模塊，支持百 PB 級的數據存儲和計算，業務涉及公司各個 BG，為騰訊公司提供海量、高效、穩定的大數據平臺支撐和決策支持，是騰訊公司最大的離線數據處理平臺。

Spark 業務所面臨的挑戰

Spark 網絡目前的現狀包括大規模部署 QP 連接數不夠用，使用 RDMA DC 解決連接數過多的問題；Spark 不同應用場景需要不同的 EP 個數、RPC 調用次數、Spark UCX 線程數、Block 大小等，需要聯合調配；RDMA 和 TCP 混合部署，需要兼容和故障逃生；以及網絡帶寬低，需要提升帶寬，降低延時。

Spark 原始的業務問題包括：

• 通信耗時占比高：Spark Shuffle 時間占 Spark 運行總時間的 30% - 40%，造成 Spark 任務完成時間長。

• 業務需求：網絡 IO 和磁盤 IO 是 Spark Shuffle 的瓶頸，需要提高通信效 率，提高計算效率。

• 降本增效：五萬張已經部署的 NVIDIA ConnectX-5 網卡需要提高性能利用率，切換到 RDMA，提高業務帶寬。

為了應對上述問題及挑戰，騰訊進行了 Spark RDMA 大規模部署網絡的工作，主要從兩個方面著手：Spark RDMA 網絡部署和優化，以及 Spark UCX / UCX 性能優化。

Spark RDMA 網絡部署和調優

具體部署調優步驟：

1. 搭建 37 節點 NVIDIA ConnectX-5 網卡和 26 節點 NVIDIA ConnectX-6 網卡 Spark 環境，部署 Spark、Spark UCX、UCX 代碼進行長穩調優。

2. 基于 GroupByTest 和現網 Spark 業務流量，在 UCX、Spark UCX、Spark 三個層次調優對比 DC、RC 和 TCP 效果。

3. 優化 Spark UCX、UCX 代碼，根據 Spark 業務調優網卡和交換機配置。

4. 通過在 NVIDIA ConnectX-5 和 NVIDIA ConnectX-6 Dx bond 引入 DCT，提升 Spark 業務帶寬利用率。

5. RDMA 和 TCP 網絡共存的情況下，保障長穩運行和 RDMA 故障逃生。

圖 1：37 節點的 ConnectX-5 機群與 26 節點的 ConnectX-6 機群

RDMA 部署優化完成情況：

• 大規模：使用 DCT 技術共享 QP 連接，解決了大規模 QP 不夠用 的問題。大規模仿真下 Spark 應用 RDMA 網絡滿足預期。

• Spark 應用和網絡聯合調優：實現了最優的網卡和交換機配置，以 及 Spark 任務配置，降低了 15% - 20% 左右的讀完成時間。

• 故障逃生：Spark UCX 和 UCX 代碼層面實現了 RDMA 和 TCP 通道備份。確保 RDMA 故障逃生 TCP，保證穩定運行。

• 穩定性保證：開發了驅動版本檢測、網卡配置和檢測、自動化安裝升級檢測功能。開發了測試網絡性能模塊，保證 Spark RDMA 各層帶寬和延時滿足預期。

Spark UCX 性能優化

1. 參數調優：通過調整 maxReqsInFlight、numListenerThreads 等 Spark / Spark UCX 參數，提升任務執行效率，獲得最好傳輸速率，發揮最大系統效能。

2. CPU 利用率優化：啟用 sleep / wakeup 特性，替代 busy waiting 模式。讓出 CPU 給 Spark 計算任務，減少了 CPU 浪費，體現了 RDMA 的優勢。

3. 網路 IO 優化：網路 IO 由阻塞模型改為非阻塞模型，數據接收由同步等待改為異步通知。避免了因為網路 IO 等待而 阻塞計算任務執行，提高了每個線程的任務吞吐量，提升了收發效率和帶寬。

圖 2：網絡 IO 優化

4. 調度優化：worker 的調度方式改用全局 round-robin (RR) 調度模式，替代原有的按照 thread id 選擇 worker 的 方式。避免了 thread id 不連續引起的多個線程選擇同一 worker 的問題。

圖 3：調度優化

5. 數據競爭優化：將 send / receive / progress 方法打包至獨立線程運行，保證每個 worker 資源僅被單個線程 訪問 / 修改，避免了數據競爭，提升了線程運行效率。

UCX 性能優化

1. 參數調優：使用 DC 替換 RC 模式，提升傳輸帶寬，減少系統 CPU、內存資源消耗。開啟 CQE zipping 和 PCI relax ordering 減少 PCI 負載。調整 UCX_ZCOPY_THRESH、UCX_RNDV_THRESH 和 UCX_RND_SCHEME，獲得穩定高速的傳輸帶寬。

2. 網絡負載均衡優化：隨機化 UDP 源端口取值，減輕由于固定端口，交換機對 5 元組哈希得到相同出端口而引起的 負載不均衡問題，優化網絡傳輸帶寬。

“Spark UCX 是 Apache Spark 的高性能 Shuffle Manager 插件，它使用 UCX 支持的 RDMA 和其他高性能傳輸來加速 Spark 作業中的 Shuffle 數據傳輸。RDMA DC（動態連接）是一種傳輸服務，旨在解決大型系統在使用可靠連接時的可擴展性問題。使用 DC，用戶可以打開有限數量的資源，無論集群大小如何。這一優勢對于 Spark 如此大規模的應用程序來說非常有好處，并且可以提高性能。”

——Amit Krig

SVP, Software Engineering & Israel R&D Site Leader, NVIDIA

部署調優后性能提升明顯

經過部署調優，NVIDIA ConnectX-6 環境 RDMA 傳輸性能比 TCP 平均有 18% 的提升；NVIDIA ConnectX-5 環境大部分場景 RDMA 傳輸性能比 TCP 平均有 16% 的提升。考慮到 Spark 任務有計算和本地 write，所以對 Spark 任務整體完成時間大概有 8% 的性能提升。

NVIDIA ConnetX-6 環境 RDMA 性能提升明顯（RDMA read 通信 18% 左右提升，整體完成時間 8% 左右提升），可以大規?；叶炔渴?Spark 業務真實流量。NVIDIA ConnectX-5 環境大部分場景性能平均提升（RDMA read 通信 16% 左右提升，整體完成時間 6% 左右提升），部分場景 RDMA 性能較差還需要調測優化，可以灰度部署 Spark 業務，繼續優化還有提升空間。

圖 4：ConnectX-6 網卡 26 臺規模 RDMA 完成時間比 TCP 低 20% 左右

圖 5：ConnectX-5 網卡 37 臺規模 RDMA 完成時間比 TCP 低 18% 左右

圖 6：20 臺規模 Spark 業務灰度測試，RDMA read 平均降低 20% 左右

后期計劃

Spark 項目通過遠程直接內存訪問（RDMA）技術解決網絡傳輸中服務器數據處理延遲問題，為騰訊 Spark 大數據平臺業務提供高帶寬、低延時的通信。該技術已在二十多臺騰訊 Spark 大數據平臺服務器完成灰度測試，運行穩定且 Spark Shuffle（數據讀取速率）時間平均降低 15% - 18% 左右，減少了 Spark 任務完成時間（大約 8% 左右），節約了服務器資源。計劃逐步部署到數千臺 Spark 服務器。

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