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  • Flink 端到端精准一次处理语义 Exactly-once

    Flink

    在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个:

    Flink 端到端精准一次处理
    • Source 端:数据从上一阶段进入到 Flink 时,需要保证消息精准一次消费。

    • Flink 内部端:这个我们已经了解,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。

    • Sink 端:将处理完的数据发送到下一阶段时,需要保证数据能够准确无误发送到下一阶段。

      在 Flink 1.4 版本之前,精准一次处理只限于 Flink 应用内,也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。但 Flink 处理完数据后大多需要将结果发送到外部系统,比如 Sink 到 Kafka 中,这个过程中 Flink 并不保证精准一次处理。

      在 Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如  Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。

    端到端精准一次处理语义(EOS)

    以下内容适用于 Flink 1.4 及之后版本

    对于 Source 端:Source 端的精准一次处理比较简单,毕竟数据是落到 Flink 中,所以 Flink 只需要保存消费数据的偏移量即可, 如消费 Kafka 中的数据,Flink 将 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。

    对于 Sink 端Sink 端是最复杂的,因为数据是落地到其他系统上的,数据一旦离开 Flink 之后,Flink 就监控不到这些数据了,所以精准一次处理语义必须也要应用于 Flink 写入数据的外部系统,故这些外部系统必须提供一种手段允许提交或回滚这些写入操作,同时还要保证与 Flink Checkpoint 能够协调使用(Kafka 0.11 版本已经实现精确一次处理语义)。

    我们以 Flink 与 Kafka 组合为例,Flink 从 Kafka 中读数据,处理完的数据在写入 Kafka 中。

    为什么以Kafka为例,第一个原因是目前大多数的 Flink 系统读写数据都是与 Kafka 系统进行的。第二个原因,也是最重要的原因 Kafka 0.11 版本正式发布了对于事务的支持,这是与Kafka交互的Flink应用要实现端到端精准一次语义的必要条件

    当然,Flink 支持这种精准一次处理语义并不只是限于与 Kafka 的结合,可以使用任何 Source/Sink,只要它们提供了必要的协调机制。

    Flink 与 Kafka 组合

    Flink 应用示例

    如上图所示,Flink 中包含以下组件:

    1. 一个 Source,从 Kafka 中读取数据(即 KafkaConsumer)

    2. 一个时间窗口化的聚会操作(Window)

    3. 一个 Sink,将结果写入到 Kafka(即 KafkaProducer)

    若要 Sink 支持精准一次处理语义(EOS),它必须以事务的方式写数据到 Kafka,这样当提交事务时两次 Checkpoint 间的所有写入操作当作为一个事务被提交。这确保了出现故障或崩溃时这些写入操作能够被回滚。

    当然了,在一个分布式且含有多个并发执行 Sink 的应用中,仅仅执行单次提交或回滚是不够的,因为所有组件都必须对这些提交或回滚达成共识,这样才能保证得到一个一致性的结果。Flink 使用两阶段提交协议以及预提交(Pre-commit)阶段来解决这个问题

    两阶段提交协议(2PC)

    两阶段提交协议(Two-Phase Commit,2PC)是很常用的解决分布式事务问题的方式,它可以保证在分布式事务中,要么所有参与进程都提交事务,要么都取消,即实现 ACID 中的 A (原子性)

    在数据一致性的环境下,其代表的含义是:要么所有备份数据同时更改某个数值,要么都不改,以此来达到数据的强一致性

    两阶段提交协议中有两个重要角色,协调者(Coordinator)和参与者(Participant),其中协调者只有一个,起到分布式事务的协调管理作用,参与者有多个

    顾名思义,两阶段提交将提交过程划分为连续的两个阶段:表决阶段(Voting)和提交阶段(Commit)

    两阶段提交协议过程如下图所示:

    两阶段提交协议

    第一阶段:表决阶段

    1. 协调者向所有参与者发送一个 VOTE_REQUEST 消息。

    2. 当参与者接收到 VOTE_REQUEST 消息,向协调者发送 VOTE_COMMIT 消息作为回应,告诉协调者自己已经做好准备提交准备,如果参与者没有准备好或遇到其他故障,就返回一个 VOTE_ABORT 消息,告诉协调者目前无法提交事务。

    第二阶段:提交阶段

    1. 协调者收集来自各个参与者的表决消息。如果所有参与者一致认为可以提交事务,那么协调者决定事务的最终提交,在此情形下协调者向所有参与者发送一个 GLOBAL_COMMIT 消息,通知参与者进行本地提交;如果所有参与者中有任意一个返回消息是 VOTE_ABORT,协调者就会取消事务,向所有参与者广播一条 GLOBAL_ABORT 消息通知所有的参与者取消事务。

    2. 每个提交了表决信息的参与者等候协调者返回消息,如果参与者接收到一个 GLOBAL_COMMIT 消息,那么参与者提交本地事务,否则如果接收到 GLOBAL_ABORT 消息,则参与者取消本地事务。

    两阶段提交协议在 Flink 中的应用

    Flink 的两阶段提交思路

    我们从 Flink 程序启动到消费 Kafka 数据,最后到 Flink 将数据 Sink 到 Kafka 为止,来分析 Flink 的精准一次处理。

    1. 当 Checkpoint 启动时,JobManager 会将检查点分界线(checkpoint battier)注入数据流,checkpoint barrier 会在算子间传递下去,如下如所示:
    Flink 精准一次处理:Checkpoint 启动
    1. Source 端Flink Kafka Source 负责保存 Kafka 消费 offset,当 Chckpoint 成功时 Flink 负责提交这些写入,否则就终止取消掉它们,当 Chckpoint 完成位移保存,它会将 checkpoint barrier(检查点分界线) 传给下一个 Operator,然后每个算子会对当前的状态做个快照,保存到状态后端(State Backend)。

      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,如下图所示:

    Flink 精准一次处理:checkpoint barrier 及 offset 保存

     

    1. Slink 端:从 Source 端开始,每个内部的 transform 任务遇到 checkpoint barrier(检查点分界线)时,都会把状态存到 Checkpoint 里。数据处理完毕到 Sink 端时,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),此时的 Pre-commit 预提交阶段下 Data Sink 在保存状态到状态后端的同时还必须预提交它的外部事务,如下图所示:
    Flink 精准一次处理:预提交到外部系统
    1. 当所有算子任务的快照完成(所有创建的快照都被视为是 Checkpoint 的一部分),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,此时 Pre-commit 预提交阶段才算完成。才正式到两阶段提交协议的第二个阶段:commit 阶段。该阶段中 JobManager 会为应用中每个 Operator 发起 Checkpoint 已完成的回调逻辑。

      本例中的 Data Source 和窗口操作无外部状态,因此在该阶段,这两个 Opeartor 无需执行任何逻辑,但是 Data Sink 是有外部状态的,此时我们必须提交外部事务,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,如下图所示:

    Flink 精准一次处理:数据精准被消费

    注:Flink 由 JobManager 协调各个 TaskManager 进行 Checkpoint 存储,Checkpoint 保存在 StateBackend(状态后端) 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。

    最后,一张图总结下 Flink 的 EOS:

    Flink 端到端精准一次处理
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