Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交

r囧r小猫 2024-02-17 09:53 32阅读 0赞

### 0 大纲 ###

\[Apache Flink\]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：

*  数据源（source）
 *  和输出端（sink）

包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供抽象层，用户只需实现少数方法就能实现端到端Exactly-Once语义。

新功能及Flink实现逻辑：

*  描述Flink checkpoint机制如何保证Flink程序结果的Exactly-Once的
 *  显示Flink如何通过两阶段提交协议与数据源和数据输出端交互，以提供端到端的Exactly-Once保证
 *  通过一个简单的示例，了解如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction实现Exactly-Once的文件输出

### 1 Flink应用中的Exactly-Once语义 ###

Exactly-Once，指每个输入的事件只影响最终结果一次。即使机器或软件故障，既没有重复数据，也不会丢数据。

Flink很久就提供Exactly-Once，checkpoint机制是Flink有能力提供Exactly-Once语义的核心。

一次checkpoint是以下内容的一致性快照：

*  应用程序的当前状态
 *  输入流的位置

Flink可配置一个固定时间点，定期产生checkpoint，将checkpoint的数据写入持久存储系统，如S3或HDFS。将checkpoint数据写入持久存储是异步，即Flink应用程序在checkpoint过程中可以继续处理数据。

如果发生机器或软件故障，重新启动后，Flink应用程序将从最新的checkpoint点恢复处理； Flink会恢复应用程序状态，将输入流回滚到上次checkpoint保存的位置，然后重新开始运行。这意味着Flink可以像从未发生过故障一样计算结果。

Flink 1.4.0前，Exactly-Once语义仅限Flink应用程序内部，没有扩展到Flink数据处理完后发送的大多数外部系统。Flink应用程序与各种数据输出端进行交互，开发人员自己维护组件上下文保证Exactly-Once语义。

为提供端到端的Exactly-Once语义 – 即除了Flink应用程序内部，Flink写入的外部系统也需要能满足Exactly-Once语义 – 这些外部系统必须提供提交或回滚的方法，然后通过Flink的checkpoint机制协调。

分布式系统中，协调提交和回滚的常用方法是2pc协议。讨论Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction如何利用2pc提供端到端的Exactly-Once语义。

### 2 Flink应用程序端到端的Exactly-Once语义 ###

Kafka经常与Flink使用。Kafka 0.11版本添加事务支持。这意味着现在通过Flink读写Kafaka，并提供端到端的Exactly-Once语义有了必要支持。

Flink对端到端的Exactly-Once语义的支持不仅局限Kafka，可将它与任何一个提供必要的协调机制的源/输出端一起使用。如Pravega，来自DELL/EMC的开源流媒体存储系统，通过Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction也能支持端到端的Exactly-Once语义。

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示例程序有：

*  从Kafka读取的数据源（Flink内置的KafkaConsumer）
 *  窗口聚合
 *  将数据写回Kafka的数据输出端（Flink内置的KafkaProducer）

要使数据输出端提供Exactly-Once保证，须将所有数据通过一个事务提交给Kafka。提交捆绑了两个checkpoint之间的所有要写数据。这确保在故障时，能回滚写入的数据。但分布式系统中，通常有多个并发运行的写入任务，所有组件须在提交或回滚时“一致”才能确保一致结果。Flink使用2PC及预提交阶段解决这问题。

#### pre-commit ####

checkpoint开始时，即2PC的“预提交”阶段。当checkpoint开始时，Flink的JobManager会将checkpoint barrier（将数据流中的记录分为进入当前checkpoint与进入下一个checkpoint）注入数据流。

brarrier在operator之间传递。对每个operator，它触发operator的状态快照写入state backend。

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数据源保存了消费Kafka的偏移量(offset)，之后将checkpoint barrier传递给下一operator。

这种方式仅适用于operator具有『内部』状态。

##### 内部状态 #####

指Flink state backend保存和管理的。如第二个operator中window聚合算出来的sum值。当一个进程有它的内部状态时，除了在checkpoint前需将数据变更写入state backend，无需在pre-commit阶段执行其他操作。

Flink负责在checkpoint成功时正确提交这些写入或故障时中止这些写入。

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### 3 Flink应用启动pre-commit阶段 ###

当进程具有『外部』状态，需额外处理。外部状态通常以写入外部系统（如Kafka）的形式出现。此时，为提供Exactly-Once保证，外部系统须【支持事务】，才能和两阶段提交协议集成。

示例数据需写入Kafka，因此数据输出端（Data Sink）有外部状态。此时，在预提交阶段：

*  除了将其状态写入state backend
 *  数据输出端还必须预先提交其外部事务

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当checkpoint barrier在所有operator都传递了一遍，并且触发的checkpoint回调成功完成时，预提交阶段结束。所有触发的状态快照都被视为该checkpoint的一部分。checkpoint是整个应用程序状态的快照，包括预先提交的外部状态。若故障，可回滚到上次成功完成快照的时间点。

下一步是通知所有operator，checkpoint已经成功了。这是2PC的提交阶段，JobManager为应用程序中的每个operator发出checkpoint已完成的回调。

数据源和 widnow operator没有外部状态，因此在提交阶段，这些operator不必执行任何操作。但是，数据输出端（Data Sink）拥有外部状态，此时应该提交外部事务。

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#### 总结 ####

*  一旦所有operator完成预提交，就提交一个commit。
 *  如果至少有一个预提交失败，则所有其他提交都将中止，我们将回滚到上一个成功完成的checkpoint。
 *  在预提交成功之后，提交的commit需要保证最终成功 – operator和外部系统都需要保障这点。如果commit失败（例如，由于间歇性网络问题），整个Flink应用程序将失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，还会尝试再提交。这个过程至关重要，因为如果commit最终没有成功，将会导致数据丢失。

因此，我们可以确定所有operator都同意checkpoint的最终结果：所有operator都同意数据已提交，或提交被中止并回滚。

### 4 在Flink中实现两阶段提交Operator ###

完整的实现两阶段提交协议可能有点复杂，这就是为什么Flink将它的通用逻辑提取到抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction中的原因。

接下来基于输出到文件的简单示例，说明如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction。用户只需要实现四个函数，就能为数据输出端实现Exactly-Once语义：

*  beginTransaction – 在事务开始前，我们在目标文件系统的临时目录中创建一个临时文件。随后，我们可以在处理数据时将数据写入此文件。
 *  preCommit – 在预提交阶段，我们刷新文件到存储，关闭文件，不再重新写入。我们还将为属于下一个checkpoint的任何后续文件写入启动一个新的事务。
 *  commit – 在提交阶段，我们将预提交阶段的文件原子地移动到真正的目标目录。需要注意的是，这会增加输出数据可见性的延迟。
 *  abort – 在中止阶段，我们删除临时文件。

我们知道，如果发生任何故障，Flink会将应用程序的状态恢复到最新的一次checkpoint点。一种极端的情况是，预提交成功了，但在这次commit的通知到达operator之前发生了故障。在这种情况下，Flink会将operator的状态恢复到已经预提交，但尚未真正提交的状态。

我们需要在预提交阶段保存足够多的信息到checkpoint状态中，以便在重启后能正确的中止或提交事务。在这个例子中，这些信息是临时文件和目标目录的路径。

TwoPhaseCommitSinkFunction已经把这种情况考虑在内了，并且在从checkpoint点恢复状态时，会优先发出一个commit。我们需要以幂等方式实现提交，一般来说，这并不难。在这个示例中，我们可以识别出这样的情况：临时文件不在临时目录中，但已经移动到目标目录了。

在TwoPhaseCommitSinkFunction中，还有一些其他边界情况也会考虑在内，请参考Flink文档了解更多信息。

### FAQ ###

flink sink在如果过来一个checkpoint barrier，会去存储state，这个动作会和普通的write并行吗？还是串行？

在Flink的checkpoint机制中,当一个Checkpoint Barrier过来时,sink会触发对状态的snapshot,这个snapshot动作默认是和普通的write操作并行进行的。

具体来说:

*  Flink的checkpoint机制是通过在datastream中注入Checkpoint Barrier来实现的。
 *  当source接收到Checkpoint Barrier时,会将其传递给下游的transformation和sink。
 *  当sink接收到Checkpoint Barrier时,会启动一个新的线程来执行state snapshot(状态保存)。
 *  这个状态snapshot线程会从状态后端Snapshot State,并存储检查点。
 *  而sink的主线程在接收到Checkpoint Barrier时,会继续处理正常的write。
 *  这样,状态snapshot和正常的write操作就是并行进行的。

但是也可以通过Sink的配置来设置snapshot和write的执行策略,主要有两种模式:

1.  并行模式(默认):snapshot和write同时进行
2.  串行模式:snapshot完成后再进行write

综上,Flink sink在默认的并行checkpoint模式下,状态snapshot和普通的write操作是并行执行的。可以通过配置来改变其行为。这样可以根据实际需要进行平衡。

### 总结 ###

*  Flink的checkpoint机制是支持两阶段提交协议并提供端到端的Exactly-Once语义的基础。
 *  这个方案的优点是: Flink不像其他一些系统那样，通过网络传输存储数据 – 不需要像大多数批处理程序那样将计算的每个阶段写入磁盘。
 *  Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction提取了两阶段提交协议的通用逻辑，基于此将Flink和支持事务的外部系统结合，构建端到端的Exactly-Once成为可能。
 *  从Flink 1.4.0开始，Pravega和Kafka 0.11 producer都提供了Exactly-Once语义；Kafka在0.11版本首次引入了事务，为在Flink程序中使用Kafka producer提供Exactly-Once语义提供了可能性。
 *  Kafaka 0.11 producer的事务是在TwoPhaseCommitSinkFunction基础上实现的，和at-least-once producer相比只增加了非常低的开销。
    
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