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每天都要进步一点点，生命不是要超越别人，而是要超越自己！ (ง •_•)ง

文章目录

• 一、状态一致性
• 1.1 一致性级别
• 1.2 三个级别的区别
• 二、一致性检查点（Checkpoints）
• 三、端到端（end-to-end）状态一致性
• 四、端到端的精确一次（ecactly-once）保证
• 4.1 幂等写入（Idempotent Writes）
• 4.2 事务写入 （Transactional Writes）
• 4.2.1 预写日志（Write-Ahead-Log，WAL）
• 4.2.2 两阶段提交（Two-Phase-Commit，2PC）
• 4.2.3 2PC 对外部 sink 系统的要求
• 4.2.4 不同 Source 和 Sink 的一致性
• 五、Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证
• 5.1 Exactly-once 两阶段提交
• 5.2 两阶段提交步骤总结

一、状态一致性

当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？

• 有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态
• 对于流处理内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果保证准确。
• 一条数据不应该丢失，也不应该重复计算
• 在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。

1.1 一致性级别

在流处理中，一致性可以分为 3 个级别：

• at-most-once（最多一次）: 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。同样的还有 udp。
• at-least-once （至少一次）: 这表示计数结果可能大于正确值，但绝不会小于正确值。也就是说，计数程序在发生故障后可能多算，但是绝不会少算。
• exactly-once （精确一次）: 这指的是系统保证在发生故障后得到的计数结果与正确值一致。恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。

1.2 三个级别的区别

曾经，at-least-once 非常流行。第一代流处理器(如 Storm 和 Samza)刚问世时只保证 at-least-once，原因有二。

• 保证 exactly-once 的系统实现起来更复杂。这在基础架构层(决定什么代表正确，以及 exactly-once 的范围是什么)和实现层都很有挑战性。
• 流处理系统的早期用户愿意接受框架的局限性，并在应用层想办法弥补(例如使应用程序具有幂等性，或者用批量计算层再做一遍计算)。

最先保证 exactly-once 的系统(Storm Trident 和 Spark Streaming)在性能和表现力这两个方面付出了很大的代价。为了保证 exactly-once，这些系统无法单独地对每条记录运用应用逻辑，而是同时处理多条(一批)记录，保证对每一批的处理要么全部成功，要么全部失败。这就导致在得到结果前，必须等待一批记录处理结束。因此，用户经常不得不使用两个流处理框架(一个用来保证 exactly-once，另一个用来对每个元素做低延迟处理)，结果使基础设施更加复杂。曾经，用户不得不在保证exactly-once 与获得低延迟和效率之间权衡利弊。Flink 避免了这种权衡。

Flink 的一个重大价值在于，它既保证了 exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。

从根本上说，Flink 通过使自身满足所有需求来避免权衡，它是业界的一次意义重大的技术飞跃。尽管这在外行看来很神奇，但是一旦了解，就会恍然大悟。

二、一致性检查点（Checkpoints）

• Flink 使用了一种轻量级快照机制 ---- 检查点（checkpoint）来保证 exactly-once 语义
• 有状态应用的一致检查点，其实就是：所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）。而这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。
• 应用状态的一致检查点，是 Flink 故障恢复机制的核心

三、端到端（end-to-end）状态一致性

• 目前我们看到的一致性保证都是由流处理器实现的，也就是说都是在 Flink 流处理器内部保证的；而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源（例如 Kafka）和输出到持久化系统。

• 端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终；每一个组件都保证了它自己的一致性

• 整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件。

四、端到端的精确一次（ecactly-once）保证

我们知道，端到端（end-to-end）状态一致性取决于它所有组件中最薄弱的一环，也就是典型的木桶理论了。

具体可以划分如下：

• 内部保证 —— 依赖 checkpoint
• source 端 —— 需要外部源可重设数据的读取位置
• sink 端 —— 需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统

而对于 sink 端，又有两种具体的实现方式：幂等（Idempotent）写入和事务性（Transactional）写入。

4.1 幂等写入（Idempotent Writes）

所谓幂等操作，是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了。

Hashmap 的写入插入操作是幂等的操作，重复写入，写入的结果还一样。

4.2 事务写入 （Transactional Writes）

需要构建事务来写入外部系统，构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink 系统中。

事务 （Transaction）

• 应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤销
• 具有原子性：一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做

实现思想：构建的事务对应着 checkpoint，等到 checkpoint 真正完成的时候，才把所有对应的结果写入 sink 系统中

对于事务性写入，具体又有两种实现方式：预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）。DataStream API 提供了 GenericWriteAheadSink 模板类和TwoPhaseCommitSinkFunction 接口，可以方便地实现这两种方式的事务性写入。

4.2.1 预写日志（Write-Ahead-Log，WAL）

• 把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知的时候，一次性写入 sink 系统
• 简单易于实现，由于数据提前在状态后端中做了缓存，所以无论什么 sink 系统，都能用这种方式一批搞定
• DataStream API 提供了一个模板类：GenericWriteAheadSink，来实现这种事务性 sink

4.2.2 两阶段提交（Two-Phase-Commit，2PC）

• 对于每个 checkpoint，sink 任务会启动一个事务，并将接下来所有接收的数据添加到事务里
• 然后将这些数据写入外部的 sink 系统，但不提交它们 ----- 这时只是“预提交”
• 当它收到 checkpoint 完成的通知时，它才正式提交事务，实现结果的真正写入
• 这种方式真正实现了 exactly-once ，它需要一个提供事务支持的外部 sink 系统。Flink 提供了 TwoPhaseCommitSinkFunction 接口。

4.2.3 2PC 对外部 sink 系统的要求

• 外部 sink 系统必须提供事务支持，或者 sink 任务必须能够模拟外部系统上的事务
• 在 checkpoint 的间隔期间里，必须能够开启一个事务并接受数据写入
• 在收到 checkpoint 完成的通知之前，事务必须是“等待提交” 的状态。在故障恢复的情况下，这可能需要一些时间。如果这个时候 sink 系统关闭事务 （列如超时了），那么未提交的数据就会丢失
• sink 任务必须能够在进程失败后恢复事务
• 提交事务必须是幂等操作

4.2.4 不同 Source 和 Sink 的一致性

五、Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证

我们知道，端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于 Flink + Kafka 的数据管道系统（Kafka 进、Kafka 出）而言，各组件怎样保证 exactly-once语义呢？

• 内部 —— 利用 checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，
  保证内部的状态一致性

• source —— kafka consumer 作为 source，可以将偏移量保存下来，如果后
  续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，
  保证一致性

• sink —— kafka producer 作为 sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个
  TwoPhaseCommitSinkFunction

内部的 checkpoint 机制我们已经有了了解，那 source 和 sink 具体又是怎样运行的呢？接下来我们逐步做一个分析。

5.1 Exactly-once 两阶段提交

我们知道 Flink 由 JobManager 协调各个 TaskManager 进行 checkpoint 存储，checkpoint 保存在 StateBackend 中，默认 StateBackend 是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存。

当 checkpoint 启动时，JobManager 会将检查点分界线（barrier）注入数据流；barrier 会在算子间传递下去。

每个算子会对当前的状态做个快照，保存到状态后端。对于 source 任务而言，就会把当前的 offset 作为状态保存起来。下次从 checkpoint 恢复时，source 任务可以重新提交偏移量，从上次保存的位置开始重新消费数据。

每个内部的 transform 任务遇到 barrier 时，都会把状态存到 checkpoint 里。sink 任务首先把数据写入外部 kafka，这些数据都属于预提交的事务（还不能被消费）；当遇到 barrier 时，把状态保存到状态后端，并开启新的预提交事务。

当所有算子任务的快照完成，也就是这次的 checkpoint 完成时，JobManager 会向所有任务发通知，确认这次 checkpoint 完成。
当 sink 任务收到确认通知，就会正式提交之前的事务，kafka 中未确认的数据就改为“已确认”，数据就真正可以被消费了。

所以我们看到，执行过程实际上是一个两段式提交，每个算子执行完成，会进行“预提交”，直到执行完 sink 操作，会发起“确认提交”，如果执行失败，预提交会放弃掉。

5.2 两阶段提交步骤总结

具体的两阶段提交步骤总结如下：

• 第一条数据来了之后，开启一个 kafka 的事务（transaction），正常写入
  kafka 分区日志但标记为未提交，这就是“预提交”
• jobmanager 触发 checkpoint 操作，barrier 从 source 开始向下传递，遇到
  barrier 的算子将状态存入状态后端，并通知 jobmanager
• sink 连接器收到 barrier，保存当前状态，存入 checkpoint，通知
  jobmanager，并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据
• jobmanager 收到所有任务的通知，发出确认信息，表示 checkpoint 完成
• sink 任务收到 jobmanager 的确认信息，正式提交这段时间的数据
• 外部 kafka 关闭事务，提交的数据可以正常消费了。

所以我们也可以看到，如果宕机需要通过 StateBackend 进行恢复，只能恢复所有确认提交的操作，关于后端状态的选择可以看【Flink】（七）状态管理 。