原了解析 | Apache Flink 結合 Kafka 建構端到端的 Exactly-Once 處理

文章目錄：

1. Apache Flink 應用程式中的 Exactly-Once 語義
2. Flink 應用程式端到端的 Exactly-Once 語義
3. 示例 Flink 應用程式啟動預送出階段
4. 在 Flink 中實作兩階段送出 Operator
5. 總結

Apache Flink

自2017年12月釋出的1.4.0版本開始，為流計算引入了一個重要的裡程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction（相關的Jira）。它提取了兩階段送出協定的通用邏輯，使得通過Flink來建構端到端的Exactly-Once程式成為可能。同時支援一些資料源（source）和輸出端（sink），包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一個抽象層，使用者隻需要實作少數方法就能實作端到端的Exactly-Once語義。

有關TwoPhaseCommitSinkFunction的使用詳見文檔: TwoPhaseCommitSinkFunction。或者可以直接閱讀Kafka 0.11 sink的文檔: kafka。

接下來會詳細分析這個新功能以及Flink的實作邏輯，分為如下幾點。

• 描述 Flink checkpoint機制 是如何保證Flink程式結果的Exactly-Once的
• 顯示Flink如何通過兩階段送出協定與資料源和資料輸出端互動，以提供端到端的Exactly-Once保證
• 通過一個簡單的示例，了解如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction實作Exactly-Once的檔案輸出

一、Apache Flink應用程式中的Exactly-Once語義

當我們說『

Exactly-Once

』時，指的是每個輸入的事件隻影響最終結果一次。即使機器或軟體出現故障，既沒有重複資料，也不會丢資料。

Flink很久之前就提供了Exactly-Once語義。在過去幾年中，我們對Flink的checkpoint機制有過深入的描述，這是Flink有能力提供Exactly-Once語義的核心。Flink文檔還提供了該功能的全面概述。

在繼續之前，先看下對checkpoint機制的簡要介紹，這對了解後面的主題至關重要。

• 次checkpoint是以下内容的一緻性快照：
• 應用程式的目前狀态
• 輸入流的位置

Flink可以配置一個固定的時間點，定期産生checkpoint，将checkpoint的資料寫入持久存儲系統，例如S3或HDFS。将checkpoint資料寫入持久存儲是異步發生的，這意味着Flink應用程式在checkpoint過程中可以繼續處理資料。

如果發生機器或軟體故障，重新啟動後，Flink應用程式将從最新的checkpoint點恢複處理； Flink會恢複應用程式狀态，将輸入流復原到上次checkpoint儲存的位置，然後重新開始運作。這意味着Flink可以像從未發生過故障一樣計算結果。

在Flink 1.4.0之前，Exactly-Once語義僅限于Flink應用程式内部，并沒有擴充到Flink資料處理完後發送的大多數外部系統。Flink應用程式與各種資料輸出端進行互動，開發人員需要有能力自己維護元件的上下文來保證Exactly-Once語義。

為了提供端到端的Exactly-Once語義 – 也就是說，除了Flink應用程式内部，Flink寫入的外部系統也需要能滿足Exactly-Once語義 – 這些外部系統必須提供送出或復原的方法，然後通過Flink的checkpoint機制來協調。

分布式系統中，協調送出和復原的常用方法是兩階段送出協定。在下一節中，我們将讨論Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction是如何利用兩階段送出協定來提供端到端的Exactly-Once語義。

二、Flink應用程式端到端的Exactly-Once語義

我們将介紹兩階段送出協定，以及它如何在一個讀寫

Kafka的Flink程式

中實作端到端的Exactly-Once語義。Kafka是一個流行的消息中間件，經常與Flink一起使用。Kafka在最近的0.11版本中添加了對事務的支援。這意味着現在通過Flink讀寫Kafaka，并提供端到端的Exactly-Once語義有了必要的支援。

Flink對端到端的Exactly-Once語義的支援不僅局限于Kafka，您可以将它與任何一個提供了必要的協調機制的源/輸出端一起使用。例如Pravega，來自DELL/EMC的開源流媒體存儲系統，通過Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction也能支援端到端的Exactly-Once語義。

在今天讨論的這個示例程式中，我們有：

• 從Kafka讀取的資料源（Flink内置的KafkaConsumer）
• 視窗聚合
• 将資料寫回Kafka的資料輸出端（Flink内置的KafkaProducer）

要使資料輸出端提供Exactly-Once保證，它必須将所有資料通過一個事務送出給Kafka。送出捆綁了兩個checkpoint之間的所有要寫入的資料。這可確定在發生故障時能復原寫入的資料。但是在分布式系統中，通常會有多個并發運作的寫入任務的，簡單的送出或復原是不夠的，因為所有元件必須在送出或復原時“一緻”才能確定一緻的結果。Flink使用兩階段送出協定及預送出階段來解決這個問題。

在

checkpoint

開始的時候，即兩階段送出協定的“預送出”階段。當checkpoint開始時，Flink的JobManager會将checkpoint barrier（将資料流中的記錄分為進入目前checkpoint與進入下一個checkpoint）注入資料流。

brarrier在operator之間傳遞。對于每一個operator，它觸發operator的狀态快照寫入到state backend。

資料源儲存了消費Kafka的偏移量(offset)，之後将checkpoint barrier傳遞給下一個operator。

這種方式僅适用于operator具有『内部』狀态。所謂内部狀态，是指Flink state backend儲存和管理的 -例如，第二個operator中window聚合算出來的sum值。當一個程序有它的内部狀态的時候，除了在checkpoint之前需要将資料變更寫入到state backend，不需要在預送出階段執行任何其他操作。Flink負責在checkpoint成功的情況下正确送出這些寫入，或者在出現故障時中止這些寫入。

三、示例Flink應用程式啟動預送出階段

但是，當程序具有『外部』狀态時，需要作些額外的處理。外部狀态通常以寫入外部系統（如Kafka）的形式出現。在這種情況下，為了提供Exactly-Once保證，外部系統必須支援事務，這樣才能和兩階段送出協定內建。

在本文示例中的資料需要寫入Kafka，是以資料輸出端（Data Sink）有外部狀态。在這種情況下，在預送出階段，除了将其狀态寫入state backend之外，資料輸出端還必須預先送出其外部事務。

當checkpoint barrier在所有operator都傳遞了一遍，并且觸發的checkpoint回調成功完成時，預送出階段就結束了。所有觸發的狀态快照都被視為該checkpoint的一部分。checkpoint是整個應用程式狀态的快照，包括預先送出的外部狀态。如果發生故障，我們可以復原到上次成功完成快照的時間點。

下一步是通知所有operator，checkpoint已經成功了。這是兩階段送出協定的送出階段，JobManager為應用程式中的每個operator發出checkpoint已完成的回調。

資料源和 widnow operator沒有外部狀态，是以在送出階段，這些operator不必執行任何操作。但是，資料輸出端（Data Sink）擁有外部狀态，此時應該送出外部事務。

我們對上述知識點總結下：

• 旦所有operator完成預送出，就送出一個commit。
• 如果至少有一個預送出失敗，則所有其他送出都将中止，我們将復原到上一個成功完成的checkpoint。
• 在預送出成功之後，送出的commit需要保證最終成功 – operator和外部系統都需要保障這點。如果commit失敗（例如，由于間歇性網絡問題），整個Flink應用程式将失敗，應用程式将根據使用者的重新開機政策重新啟動，還會嘗試再送出。這個過程至關重要，因為如果commit最終沒有成功，将會導緻資料丢失。

是以，我們可以确定所有operator都同意checkpoint的最終結果：所有operator都同意資料已送出，或送出被中止并復原。

四、在Flink中實作兩階段送出Operator

完整的實作兩階段送出協定可能有點複雜，這就是為什麼Flink将它的通用邏輯提取到抽象類TwoPhaseCommitSinkFunction中的原因。

接下來基于輸出到檔案的簡單示例，說明如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction。使用者隻需要實作四個函數，就能為資料輸出端實作Exactly-Once語義：

• beginTransaction – 在事務開始前，我們在目标檔案系統的臨時目錄中建立一個臨時檔案。随後，我們可以在處理資料時将資料寫入此檔案。
• preCommit – 在預送出階段，我們重新整理檔案到存儲，關閉檔案，不再重新寫入。我們還将為屬于下一個checkpoint的任何後續檔案寫入啟動一個新的事務。
• commit – 在送出階段，我們将預送出階段的檔案原子地移動到真正的目标目錄。需要注意的是，這會增加輸出資料可見性的延遲。
• abort – 在中止階段，我們删除臨時檔案。

我們知道，如果發生任何故障，Flink會将應用程式的狀态恢複到最新的一次checkpoint點。一種極端的情況是，預送出成功了，但在這次commit的通知到達operator之前發生了故障。在這種情況下，Flink會将operator的狀态恢複到已經預送出，但尚未真正送出的狀态。

我們需要在預送出階段儲存足夠多的資訊到checkpoint狀态中，以便在重新開機後能正确的中止或送出事務。在這個例子中，這些資訊是臨時檔案和目标目錄的路徑。

TwoPhaseCommitSinkFunction已經把這種情況考慮在内了，并且在從checkpoint點恢複狀态時，會優先發出一個commit。我們需要以幂等方式實作送出，一般來說，這并不難。在這個示例中，我們可以識别出這樣的情況：臨時檔案不在臨時目錄中，但已經移動到目标目錄了。

在TwoPhaseCommitSinkFunction中，還有一些其他邊界情況也會考慮在内，請參考Flink文檔了解更多資訊。

總結下本文涉及的一些要點：

• Flink的checkpoint機制是支援兩階段送出協定并提供端到端的Exactly-Once語義的基礎。
• 這個方案的優點是: Flink不像其他一些系統那樣，通過網絡傳輸存儲資料 – 不需要像大多數批處理程式那樣将計算的每個階段寫入磁盤。
• Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction提取了兩階段送出協定的通用邏輯，基于此将Flink和支援事務的外部系統結合，建構端到端的Exactly-Once成為可能。
• 從Flink 1.4.0開始，Pravega和Kafka 0.11 producer都提供了Exactly-Once語義；Kafka在0.11版本首次引入了事務，為在Flink程式中使用Kafka producer提供Exactly-Once語義提供了可能性。
• Kafaka 0.11 producer的事務是在TwoPhaseCommitSinkFunction基礎上實作的，和at-least-once producer相比隻增加了非常低的開銷。

這是個令人興奮的功能，期待Flink TwoPhaseCommitSinkFunction在未來支援更多的資料接收端。

via：

https://www.ververica.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka

作者：Piotr Nowojski

翻譯| 周凱波

周凱波，阿裡巴巴技術專家，四川大學碩士，2010年畢業後加入阿裡搜尋事業部，從事搜尋離線平台的研發工作，參與将搜尋背景資料處理架構從MapReduce到Flink的重構。目前在阿裡計算平台事業部，專注于基于Flink的一站式計算平台的建設。