文章目錄

• 狀態(tài)一致性
• • 什么是狀態(tài)一致性
  • 狀態(tài)一致性種類
  • 端到端（end-to-end）狀態(tài)一致性
  • Sink端到端狀態(tài)一致性的保證
  • Flink+Kafka端到端狀態(tài)一致性的保證

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狀態(tài)一致性

什么是狀態(tài)一致性

• 有狀態(tài)的流處理，內(nèi)部每個(gè)算子任務(wù)都可以有自己的狀態(tài)。

• 對(duì)于流處理器內(nèi)部（沒有接入sink）來說，所謂的狀態(tài)一致性，其實(shí)就是我們所說的計(jì)算結(jié)果要保證準(zhǔn)確，一條數(shù)據(jù)不應(yīng)該丟失，也不應(yīng)該重復(fù)計(jì)算。

• 在遇到故障時(shí)可以恢復(fù)狀態(tài)，恢復(fù)以后的重新計(jì)算，結(jié)果應(yīng)該也是完全正常的。

  
  

狀態(tài)一致性種類

• 最多一次（At-Most-Once）

  • 任務(wù)發(fā)生故障時(shí)最簡(jiǎn)單的措施就是既不恢復(fù)丟失的狀態(tài)，也不重放丟失的事件，所以至多一次是最簡(jiǎn)單的一種情況。

  • 它保證了每個(gè)事件至多被處理一次。

• 至少一次（At-Least-Once）

  • 對(duì)于大多數(shù)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用而言，用戶的期望是不丟事件，這類保障被稱為至少一次。
  • 它意味著所有事件最終都會(huì)處理，雖然有些可能會(huì)處理多次。

• 精確一次（Exactly-Once）

  • 精確一次是最嚴(yán)格，最難實(shí)現(xiàn)的一類保障。
  • 它不但能夠保證事件沒有丟失，而且每個(gè)事件對(duì)于內(nèi)部狀態(tài)的更新都只有一次。
  • Flink利用Checkpoints機(jī)制來保證精確一次語(yǔ)義。

端到端（end-to-end）狀態(tài)一致性

端到端的保障指的是在整個(gè)數(shù)據(jù)處理管道上結(jié)果都是正確的。在每個(gè)組件都提供自身的保障情況下，整個(gè)處理管道上端到端的保障會(huì)受制于保障最弱的那個(gè)組件。

那么端到端的精確一次在各部分又是如何實(shí)現(xiàn)的呢？

• 內(nèi)部：Checkpoints機(jī)制，在發(fā)生故障的時(shí)候能夠恢復(fù)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。
• Source：可設(shè)置數(shù)據(jù)讀取的偏移量，當(dāng)發(fā)生故障的時(shí)候重置偏移量到故障之前的位置。
• Sink：從故障恢復(fù)時(shí)，數(shù)據(jù)不會(huì)重復(fù)寫入外部系統(tǒng)。

其中前兩種在上文已經(jīng)介紹過了，下面就介紹一下Sink如何提供端到端的精確一次性保障。

Sink端到端狀態(tài)一致性的保證

應(yīng)用若是想提供端到端的精確一次性保障，就需要一些特殊的Sink連接器，根據(jù)情況不同，這些連接器可以使用兩種技術(shù)來實(shí)現(xiàn)精確一次保障：

• 冪等性寫（idempotent write）

  • 冪等操作的含義就是可以多次執(zhí)行，但是只會(huì)引起一次改變。
  • 例如我們將相同的鍵值對(duì)插入一個(gè)哈希結(jié)構(gòu)中就是一個(gè)冪等操作， 因?yàn)橛捎谠撴I值對(duì)已存在后，無論插入多少次都不會(huì)改變結(jié)果。
  • 由于可以在不改變結(jié)果的前提下多次執(zhí)行，因此冪等性寫操作在一定程度上減輕Flink檢查點(diǎn)機(jī)制所帶來的重復(fù)結(jié)果的影響

• 事務(wù)性寫（transactional write）

  • 事務(wù)性寫其實(shí)就是原子性寫，即只有在上次成功的檢查點(diǎn)之前計(jì)算的結(jié)果才會(huì)被寫入外部Sink系統(tǒng)。
  • 事務(wù)性寫雖然不會(huì)像冪等性寫那樣出現(xiàn)重放過程中的不一致現(xiàn)象，但是會(huì)增加一定延遲，因?yàn)榻Y(jié)果只有在檢查點(diǎn)完成后才對(duì)外可見。
  • 實(shí)現(xiàn)思想：構(gòu)建的事務(wù)對(duì)應(yīng)著Checkpoints，待Checkpoints真正完成的時(shí)候，才把所有對(duì)應(yīng)的結(jié)果寫入Sink系統(tǒng)中。
  • 實(shí)現(xiàn)方式：
    • 預(yù)寫日志（Write Ahead Log，WAL）
    • 兩階段提交（Two Phase Commit，2PC）

  
  

預(yù)寫日志

• 把結(jié)果數(shù)據(jù)先當(dāng)成狀態(tài)保存，然后在收到Checkpoints完成的通知時(shí)，一次性寫入Sink系統(tǒng)。
• 簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，由于數(shù)據(jù)提前在狀態(tài)后端做了緩存，所以無論什么Sink系統(tǒng)都能用這種方式一批搞定。
• 但同時(shí)它也存在問題，寫入數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)故障則會(huì)導(dǎo)致一部分?jǐn)?shù)據(jù)成功一部分失敗。
• DataStream API提供了一個(gè)模板類GenericWriteAheadSink，來實(shí)現(xiàn)這種事務(wù)性Sink。

兩階段提交

• 對(duì)于每個(gè)Checkpoints，Sink任務(wù)會(huì)啟動(dòng)一個(gè)事務(wù)，并將接下來所有接收的數(shù)據(jù)添加到事務(wù)里。
• 然后將這些數(shù)據(jù)寫入外部 Sink，但不提交它們，這時(shí)只是“預(yù)提交”。
• 當(dāng)它收到Checkpoints完成的通知時(shí)，它才正式提交事務(wù)，實(shí)現(xiàn)結(jié)果的真正寫入。
• 這種方式真正實(shí)現(xiàn)了精確一次，它需要一個(gè)提供事務(wù)支持的外部Sink系統(tǒng)，Flink提供了TwoPhaseCommitSinkFunction接口。
• 對(duì)外部Sink系統(tǒng)的要求
  • 外部Sink系統(tǒng)必須提供事務(wù)支持，或者Sink任務(wù)必須能夠模擬外部系統(tǒng)上的事務(wù)。
  • 在Checkpoints的隔離期間里，必須能夠開啟一個(gè)事務(wù)并接受數(shù)據(jù)寫入。
  • 在收到Checkpoints完成的通知之前，事務(wù)必須是“等待提交”的狀態(tài)。在故障恢復(fù)的情況下，這可能需要一些時(shí)間。如果這個(gè)時(shí)候 Sink系統(tǒng)關(guān)閉事務(wù)（例如超時(shí)了），那么未提交的數(shù)據(jù)就會(huì)丟失。
  • Sink任務(wù)必須能夠在進(jìn)程失敗后恢復(fù)事務(wù)。
  • 提交事務(wù)必須是冪等操作。

不同Source和Sink的一致性保證

Flink+Kafka端到端狀態(tài)一致性的保證

• 內(nèi)部：利用Checkpoints機(jī)制把狀態(tài)保存，當(dāng)發(fā)生故障的時(shí)候可以恢復(fù)狀態(tài)，從而保證內(nèi)部的狀態(tài)一致性。

• source 端：Kafka Consumer作為Source，可以將偏移量保存下來，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)可以從發(fā)生故障前的偏移量重新消費(fèi)數(shù)據(jù)，從而保證一致性。

• sink端：Kafka Producer作為Sink，采用兩階段提交Sink，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)TwoPhaseCOmmitSinkFunction。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Flink 状态一致性：端到端状态一致性的保证的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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