Golang處理大資料時使用高效的Pipeline（流水線）執行模型

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Golang被證明非常適合并發編程，goroutine比非同步編程更易讀、優雅、高效。本文提出一個適合由Golang實現的Pipeline執行模型，適合批量處理大量資料（ETL）的情景。

想象這樣的應用情景：
（1）從資料庫A（Cassandra）載入使用者評論（量巨大，例如10億條）；
（2）根據每條評論的使用者ID、從資料庫B（MySQL）關聯使用者資料；
（3）調用NLP服務（自然語言處理），處理每條評論；
（4）將處理結果寫入資料庫C（Elasticsearch）。

由於應用中遇到的各種問題，歸納出這些需求：
需求一：應分批處理資料，例如規定每批100條。出現問題時（例如任意一個資料庫故障）則中斷，下次程式啟動時使用checkpoint從中斷處恢複。
需求二：每個流程設定合理的並發數、讓資料庫和NLP服務有合理的負載（不影響其它業務的基礎上，儘可能佔用更多資源以提高ETL效能）。例如，步驟（1）-（4）分別設定並發數1、8、32、2。

這就是一個典型的Pipeline（流水線）執行模型。把每一批資料（例如100條）看作流水線上的產品，4個步驟對應流水線上4個處理工序，每個工序處理完畢後就把半成品交給下一個工序。每個工序可以同時處理的產品數各不相同。

你可能首先想到啟用1+8+32+2個goroutine，使用channel來傳遞半成品。我也曾經這麼幹，結論就是這麼幹會讓程式員瘋掉：流程並發控制碼非常複雜，特別是你得處理異常、執行時間超出預期、可控中斷等問題，你不得不加入一堆channel，直到你自己都不記得有什麼用。

為了更高效完成ETL工作，我將Pipeline抽象成模組。我先把代碼粘貼出來，再解析含義。模組可以直接使用，主要使用的介面是：NewPipeline、Async、Wait。

package mainimport "sync"func HasClosed(c <-chan struct{}) bool {    select {    case <-c: return true    default: return false    }}type SyncFlag interface{    Wait()    Chan() <-chan struct{}    Done() bool}func NewSyncFlag() (done func(), flag SyncFlag) {    f := &syncFlag{        c : make(chan struct{}),    }    return f.done, f}type syncFlag struct {    once sync.Once    c chan struct{}}func (f *syncFlag) done() {    f.once.Do(func(){        close(f.c)    })}func (f *syncFlag) Wait() {    <-f.c}func (f *syncFlag) Chan() <-chan struct{} {    return f.c}func (f *syncFlag) Done() bool {    return HasClosed(f.c)}type pipelineThread struct {    sigs []chan struct{}    chanExit chan struct{}    interrupt SyncFlag    setInterrupt func()    err error}func newPipelineThread(l int) *pipelineThread {    p := &pipelineThread{        sigs : make([]chan struct{}, l),        chanExit : make(chan struct{}),    }    p.setInterrupt, p.interrupt = NewSyncFlag()    for i := range p.sigs {        p.sigs[i] = make(chan struct{})    }    return p}type Pipeline struct {    mtx sync.Mutex    workerChans []chan struct{}    prevThd *pipelineThread}//建立流水線，參數個數是每個任務的子過程數，每個參數對應子過程的並發度。func NewPipeline(workers ...int) *Pipeline {    if len(workers) < 1 { panic("NewPipeline need aleast one argument") }    workersChan := make([]chan struct{}, len(workers))    for i := range workersChan {        workersChan[i] = make(chan struct{}, workers[i])    }    prevThd := newPipelineThread(len(workers))    for _,sig := range prevThd.sigs {        close(sig)    }    close(prevThd.chanExit)    return &Pipeline{        workerChans : workersChan,        prevThd : prevThd,    }}//往流水線推入一個任務。如果第一個步驟的並發數達到設定上限，這個函數會堵塞等待。//如果流水線中有其它任務失敗（返回非nil），任務不被執行，函數返回false。func (p *Pipeline) Async(works ...func()error) bool {    if len(works) != len(p.workerChans) {        panic("Async: arguments number not matched to NewPipeline(...)")    }    p.mtx.Lock()    if p.prevThd.interrupt.Done() {        p.mtx.Unlock()        return false    }    prevThd := p.prevThd    thisThd := newPipelineThread(len(p.workerChans))    p.prevThd = thisThd    p.mtx.Unlock()    lock := func(idx int) bool {        select {        case <-prevThd.interrupt.Chan(): return false        case <-prevThd.sigs[idx]: //wait for signal        }        select {        case <-prevThd.interrupt.Chan(): return false        case p.workerChans[idx]<-struct{}{}: //get lock        }        return true    }    if !lock(0) {        thisThd.setInterrupt()        <-prevThd.chanExit        thisThd.err = prevThd.err        close(thisThd.chanExit)        return false    }    go func() { //watch interrupt of previous thread        select {        case <-prevThd.interrupt.Chan():            thisThd.setInterrupt()        case <-thisThd.chanExit:        }    }()    go func() {        var err error        for i,work := range works {            close(thisThd.sigs[i]) //signal next thread            if work != nil {                err = work()            }            if err != nil || (i+1 < len(works) && !lock(i+1)) {                thisThd.setInterrupt()                break            }            <-p.workerChans[i] //release lock        }        <-prevThd.chanExit        if prevThd.interrupt.Done() {            thisThd.setInterrupt()        }        if prevThd.err != nil {            thisThd.err = prevThd.err        } else {            thisThd.err = err        }        close(thisThd.chanExit)    }()    return true}//等待流水線中所有任務執行完畢或失敗，返回第一個錯誤，如果無錯誤則返回nil。func (p *Pipeline) Wait() error {    p.mtx.Lock()    lastThd := p.prevThd    p.mtx.Unlock()    <-lastThd.chanExit    return lastThd.err}

使用這個Pipeline組件，我們的ETL程式將會簡單、高效、可靠，讓程式員從繁瑣的並發流程式控制制中解放出來：

package mainimport "log"func main() {    checkpoint := loadCheckpoint()        //工序(1)在pipeline外執行，最後一個工序是儲存checkpoint    pipeline := NewPipeline(8, 32, 2, 1)     for {        //(1)        //載入100條資料，並修改變數checkpoint        //data是數組，每個元素是一條評論，之後的聯表、NLP都直接修改data裡的每條記錄。        data, err := extractReviewsFromA(&checkpoint, 100)         if err != nil {            log.Print(err)            break        }        curCheckpoint := checkpoint                ok := pipeline.Async(func() error {            //(2)            return joinUserFromB(data)        }, func() error {            //(3)            return nlp(data)        }, func() error {            //(4)            return loadDataToC(data)        }, func() error {            //(5)儲存checkpoint            log.Print("done:", curCheckpoint)            return saveCheckpoint(curCheckpoint)        })        if !ok { break }                if len(data) < 100 { break } //處理完畢    }    err := pipeline.Wait()    if err != nil { log.Print(err) }}

Pipeline執行模型的特性：

1、Pipeline分別控制每一個工序的並發數，如果(4)的並發數已滿，某個線程的(3)即使完成都會堵塞等待，直到(4)有一個線程完成。
2、在上面的情景中，Pipeline最多同時處理1+8+32+2+1=44個線程共4400條記錄，記憶體開銷可控。
3、每個線程的每個工序的調度，不早於上一個線程同一個工序的調度。

例如：有兩個線程正在執行，<1>先執行、<2>後執行。如果<2>(4)早於<1>(4)完成，那<2>必須堵塞等待，直到<1>(4)完成、<1>(5)開始執行，那<2>(5)才會開始。又因為(5)的最大並發數是1，所以實際上<2>(5)必須等待<1>(5)完成才會開始。這個機制保證checkpoint的執行順序一定是按照Async的順序，避免中斷、繼續時漏處理資料。

4、如果某個線程的某個工序處理失敗（例如資料庫故障），那之後的線程都會中止執行，下一次調用Async返回false，pipeline.Wait()返回第一個錯誤，整個流水線作業可控中斷。

例如：有三個線程正在執行：<1>、<2>、<3>。如果<2>(4)失敗（loadDataToC返回error非nil），那<3>無論正在執行到哪一個工序，都不會進入下一個工序而中斷。<1>不會受到影響，會一直執行完畢。Wait()等待<1><2><3>全部完成或中止，返回loadDataToC的錯誤。

5、無法避免中斷過程中有checkpoint後的資料寫入。下次重啟程式將重新寫入、覆蓋這些資料。

例如：<2>(4)失敗、<3>(4)執行成功（已寫入資料），那<2>(5)和<3>(5)都不會被執行，checkpoint的最新狀態是<1>寫入的，下次重啟程式將重新執行<2>和<3>，其中<3>的資料會再次寫入，所以寫入應該按照記錄ID作覆蓋寫入。

6、你可以隨時Ctrl+C、重啟程式，所有事情都會繼續有序執行。死機？毫無壓力。

總結：Pipeline執行模型除了限制並發數，也能限制記憶體開銷，對失敗恢複有充足的考慮，讓程式員從繁瑣的並發編程中解放出來。

吐槽：Python程式員沒辦法用幾百行代碼就漂亮地完成這個任務。