揭秘｜来看看字节跳动内部的数据血缘用例与设计

为了明确问题的讨论范围，我们首先介绍一下字节的数据链路。

字节的数据的来源分为两种：

• 端数据：APP和Web端通过埋点SDK发送的，经过LogService，最终落入MQ；

• 业务数据：APP，Web和第三方服务所进行的业务操作，通过各种应用的服务，最终落入RDS，RDS中的数据，经过Binlog的方式，汇入MQ；

1. MQ中的数据，在MQ之间有分流的过程，做转换格式，流量拆分等。

2. 离线数仓的核心是Hive，数据通过各种手段最终汇入其中，使用主流的HiveSQL或SparkJob做业务处理，流入下游Clickhouse等其他存储。

3. 实时数仓的核心是MQ，使用主流的FlinkSQL或通用FlinkJob做处理，期间与各种存储做SideJoin丰富数据，最终写入各种存储。

4. 典型的数据出口有三类：

• 指标系统：业务属性强烈的一组数据，比如“抖音日活”

• 报表系统：以可视化的形式，各种维度展示加工前或加工后的数据

• 数据服务：以API调用的形式进一步加工和获取数据

在字节，数据血缘的系统边界是：从RDS和MQ开始，一路途径各种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。

在讨论技术细节之前，需要先讲清楚血缘的应用场景与业务价值，进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景，对于血缘数据的消费方式，血缘的覆盖范围，血缘的质量诉求，都会有所差别。

通过对字节血缘链路和应用场景的讨论，可以总结出血缘整体设计时需要考虑的两个关键点：

• 可扩展性：在字节，业务复杂而庞大，整条数据链路中，使用到的各种存储有几十种，细分的任务类型也是几十种，血缘系统需要可以灵活的支持各种存储和任务类型

• 开放的集成方式：消费血缘时，有实时查询的场景，也有离线消费的场景，还有可能下游系统会基于当前数据做扩展

字节数据血缘系统的整体架构可以分为三部分：

• 任务接入：以某种方式，从任务管理系统中获取任务信息

• 血缘解析：通过解析任务中的信息，获取到血缘数据

• 数据导出：负责将血缘数据存储到Data Catalog系统中，并供下游系统消费 

有两个关键的设计考虑：

• 提供两种可选的链路，以应对不同下游系统对于数据实时性的不同要求：

• 近实时链路：任务管理系统将任务的修改的消息写入MQ，供血缘模块消费

• 离线链路：血缘模块周期性的调用任务管理系统的API接口，拉取全量（或增量）任务信息，进行处理

• 定义统一的Task模型，并通过TaskType来区分不同类型任务，确保后续处理的可扩展性：

• 不同任务管理系统，可能管理相同类型的任务，比如都支持FlinkSQL类型的任务；同一任务管理系统，有时会支持不同类型的任务，比如同时支持编写FlinkSQL和HiveSQL

• 新增任务管理系统或者任务类型，可以添加TaskType 

• 定义统一的血缘数据模型LineageInfo
• 针对不同的TaskType，灵活定制不同的解析实现，也支持不同TaskType可服用的兜底解析策略。比如：
• SQL类任务：比如HiveSQL与FlinkSQL，会调用SQL类的解析服务
• Data Transfer Service（DTS）类：解析任务中的配置，建立源与目标之间的血缘关系
• 其他类任务：比如一些通用任务会登记依赖和产出，报表类系统的控制面会提供报表来源的库表信息等 

• 对于Data Catalog中血缘相关API调用，实时拉取需要的血缘数据
• 消费MQ中的血缘修改增量消息，以近实时能力构造其他周边系统
• 消费数仓中的离线血缘导出数据，做分析梳理等业务 

血缘数据模型的定义，是确保系统可扩展性和方便下游消费集成的关键设计之一。

我们以图的数据模型来建模整套血缘系统。图中包含两类节点和两类边：

• 数据节点：对于存储数据的介质的抽象，比如一张Hive表，或者是Hive表的一列

• 任务节点：对于任务（或链路）的抽象，比如一个HiveSQL脚本

• 从数据节点指向任务节点的边：代表一种消费关系，任务读取了这个数据节点的数据

• 从任务节点指向数据节点的边：代表一种生产关系，任务生产了这个数据节点的数据

将任务节点和数据节点统一到一张图上的2点优势：

• 将血缘的生命周期与任务的生命周期统一，通过更新任务关联的边来更新血缘关系

• 可以灵活的支持从任务切入和从数据节点切入的不同场景。比如数据资产领域从数据节点切入的居多，而数据开发领域从任务切入的场景居多，不同的应用场景可以在一张大图上灵活遍历 

字段血缘是血缘模型中的边界情况，单独拿出来简单讨论。在实现时，有两种可供选择的思路： 

实际推广血缘时，最常被用户问到的问题就是，血缘质量怎么样，他们的场景能不能用。面对这种灵魂拷问，每个用户都单独评估一遍的开销过大，所以我们花了很多精力讨论探索出了最常用的三个技术指标，以佐证血缘质量。用户可以根据这些指标，判断自己的场景是否适用。

定义：假设一个任务实际的输入和产出与血缘中该任务的上游和下游相符，既不缺失也不多余，则认为这个任务的血缘是准确的，血缘准确的任务占全量任务的比例即为血缘准确率。

准确率是用户最关注的指标，像数据开发的影响分析场景，血缘的缺失有可能会造成重要任务没有被通知，造成线上事故。

不同类型的任务，血缘解析的逻辑不同，计算准确率的逻辑也有区别：

• SQL类任务：比如HiveSQL和FlinkSQL任务，血缘来源于SQL的解析，当SQL解析服务给出的质量保证是，成功解析的SQL任务，产生的血缘关系就一定是准确的，那么这类任务的血缘准确率，就可以转化成SQL解析的成功率。

• 数据集成（DTS）类任务：比如MySQL->Hive这类通道任务，血缘来源于对用户登记上下游映射关系的配置，这类血缘的准确率，可以转化成对于任务配置解析的成功率。

• 脚本类任务：比如shell，python任务等，这些血缘来源于用户登记的任务产出，这类血缘的准确率，可以转化成登记产出中正确的比例。

注意一个问题，上面所讲的准确率计算，转化的时候都有一个前提假设，是程序按照我们假定的方式运行，实际情况并不一定总是这样。其实这件事情没必要特别纠结，血缘就像我们在运行的其他程序一样，都可能因程序bug，环境配置，边界输入等，产生不符合预期的结果。

作为准确率的补充，我们在实践中通过三种途径，尽早发现有问题的血缘：

• 人工校验：通过构造测试用例来验证其他系统一样，血缘的准确性问题也可以通过构造用例来验证。实际操作时，我们会从线上运行的任务中采样出一部分，人工校验解析结果是否正确，有必要的时候，会mock掉输出，持续运行校验。

• 埋点数据验证：字节中的部分存储会产生访问埋点数据，通过清洗这些埋点数据，可以分析出部分场景的血缘链路，以此来校验程序中血缘产出的正确性。比如，HDFS的埋点数据可以用来校验很多Hive相关链路的血缘产出。

• 用户反馈：全量血缘集合的准确性验证是个浩瀚的过程，但是具体到某个用户的某个业务场景，问题就简化多了。实际操作中，我们会与一些业务方深入的合作，一起校验血缘准确性，并修复问题。

定义：当至少有一条血缘链路与资产相关时，称为资产被血缘覆盖到了。被血缘覆盖到的资产占关注资产的比例即为血缘覆盖率。

血缘覆盖率是比较粗粒度的指标。作为准确率的补充，用户通过覆盖率可以知道当前已经支持的资产类型和任务类型，以及每种覆盖的范围。

在内部，我们定义覆盖率指标的目的有两个，一是圈定出我们比较关注的资产集合，二是寻找系统中缺失的整块的任务类型。

以Hive表为例，字节生产环境的Hive表已经达到了几十万级别，其中有很大一部分，是不会被长期使用与关注的。计算血缘覆盖率时，我们会根据规则圈选出其中的部分，比如，过去7天有数据写入的，作为分母，在这之上，看血缘覆盖率是多少。

当血缘覆盖率低时，通常说明我们漏掉了某种任务类型或者圈选的资产范围不合理。举个例子，在初期时，我们发现MQ的血缘覆盖率只有个位数，分析后发现，我们漏掉了以另外一种格式定义的流式数据集成任务。

定义：从任务发生修改，到最终反应到血缘存储系统的端到端延时。

对于一些用户场景来说，血缘的时效性并没有特别重要，属于加分项，但是有一些场景是强依赖。不同任务类型的时效性会有差异。

数据开发领域的影响分析场景，是对血缘实时性要求很高的场景之一。用户在圈定修改的影响范围时，如果只能拉取到昨天为止的状态，是会产生严重业务事故的。

提升时效性的瓶颈，通常不在血缘服务方，而是任务管理系统是否可以近实时的将任务相关的修改，以通知形式发送出来。 

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