更新时间:2022-05-25 GMT+08:00
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Flink基本原理

Flink简介

Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。

Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。

Flink技术栈如图1所示。

图1 Flink技术栈

Flink在当前版本中重点构建如下特性:

  • DataStream
  • Checkpoint
  • 窗口
  • Job Pipeline
  • 配置表

其他特性继承开源社区,不做增强,具体请参考:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/

Flink结构

Flink结构如图2所示。

图2 Flink结构

Flink整个系统包含三个部分:

  • Client

    Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务(流式作业)的能力。

  • TaskManager

    Flink系统的业务执行节点,执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个,各个TaskManager都平等。

  • JobManager

    Flink系统的管理节点,管理所有的TaskManager,并决策用户任务在哪些Taskmanager执行。JobManager在HA模式下可以有多个,但只有一个主JobManager。

如果您想了解更多关于Flink架构的信息,请参考链接:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/docs/concepts/flink-architecture/

Flink原理

  • Stream & Transformation & Operator

    用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。

    1. Stream是一个中间结果数据,而Transformation是一个操作,它对一个或多个输入Stream进行计算处理,输出一个或多个结果Stream。
    2. 当一个Flink程序被执行的时候,它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成,它类似于一个DAG图,在启动的时候从一个或多个Source Operator开始,结束于一个或多个Sink Operator。

      图3为一个由Flink程序映射为Streaming Dataflow的示意图。

      图3 Flink DataStream示例

      图3“FlinkKafkaConsumer”是一个Source Operator,Map、KeyBy、TimeWindow、Apply是Transformation Operator,RollingSink是一个Sink Operator。

  • Pipeline Dataflow

    在Flink中,程序是并行和分布式的方式运行。一个Stream可以被分成多个Stream分区(Stream Partitions),一个Operator可以被分成多个Operator Subtask。

    Flink内部有一个优化的功能,根据上下游算子的紧密程度来进行优化。

    • 紧密度低的算子则不能进行优化,而是将每一个Operator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度,等于Operator Subtask的个数,一个Stream的并行度(分区总数)等于生成它的Operator的并行度,如图4所示。
      图4 Operator
    • 紧密度高的算子可以进行优化,优化后可以将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain,实际上就是一个执行链,每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行,如图5所示。
      图5 Operator chain
      • 图5中上半部分表示的是将Source和map两个紧密度高的算子优化后串成一个Operator Chain,实际上一个Operator Chain就是一个大的Operator的概念。图中的Operator Chain表示一个Operator,keyBy表示一个Operator,Sink表示一个Operator,它们通过Stream连接,而每个Operator在运行时对应一个Task,也就是说图中的上半部分有3个Operator对应的是3个Task。
      • 图5中下半部分是上半部分的一个并行版本,对每一个Task都并行化为多个Subtask,这里只是演示了2个并行度,Sink算子是1个并行度。

Flink关键特性

  • 流式处理

    高吞吐、高性能、低时延的实时流处理引擎,能够提供ms级时延处理能力。

  • 丰富的状态管理
    流处理应用需要在一定时间内存储所接收到的事件或中间结果,以供后续某个时间点访问并进行后续处理。Flink提供了丰富的状态管理相关的特性支持,其中包括
    • 多种基础状态类型:Flink提供了多种不同数据结构的状态支持,如ValueState、ListState、MapState等。用户可以基于业务模型选择最高效、合适状态类型。
    • 丰富的State Backend:State Backend负责管理应用程序的状态,并根据需要进行Checkpoint。Flink提供了不同State Backend,State可以存储在内存上或RocksDB等上,并支持异步以及增量的Checkpoint机制。
    • 精确一次语义:Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性,为某些特定的存储支持了事务型输出的功能,即使在发生故障的情况下,也能够保证精确一次的输出。
  • 丰富的时间语义支持

    时间是流处理应用的重要组成部分,对于实时流处理应用来说,基于时间语义的窗口聚合、检测、匹配等运算是非常常见的。Flink提供了丰富的时间语义支持。

    • Event-time:使用事件本身自带的时间戳进行计算,使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。
    • Watermark支持:Flink引入Watermark概念,用以衡量事件时间的发展。Watermark也为平衡处理时延和数据完整性提供了灵活的保障。当处理带有Watermark的事件流时,在计算完成之后仍然有相关数据到达时,Flink提供了多种处理选项,如将数据重定向(side output)或更新之前完成的计算结果。
    • Processing-time和Ingestion-time支持。
    • 高度灵活的流式窗口支持:Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口,以及数据驱动的自定义窗口,可以通过灵活的触发条件定制,实现复杂的流式计算模式。
  • 容错机制

    分布式系统,单个task或节点的崩溃或故障,往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制,保证任务在异常发生时不会丢失用户数据,并且能够自动恢复。

    • Checkpoint:Flink基于Checkpoint实现容错,用户可以自定义对整个任务的Checkpoint策略,当任务出现失败时,可以将任务恢复到最近一次Checkpoint的状态,从数据源重发快照之后的数据。
    • Savepoint:一个Savepoint就是应用状态的一致性快照,Savepoint与Checkpoint机制相似,但Savepoint需要手动触发,Savepoint保证了任务在升级或迁移时,不丢失掉当前流应用的状态信息,便于任何时间点的任务暂停和恢复。
  • Flink SQL

    Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析,校验以及优化,可以与DataStream和DataSet API无缝集成,并支持用户自定义的标量函数,聚合函数以及表值函数。简化数据分析、ETL等应用的定义。下面代码实例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。

    SELECT userId, COUNT(*) 
    FROM clicks 
    GROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL '30' MINUTE), userId

    有关Flink SQL的更多信息,请参见:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/sqlClient.html

  • CEP in SQL

    Flink允许用户在SQL中表示CEP(Complex Event Processing)查询结果以用于模式匹配,并在Flink上对事件流进行评估。

    CEP SQL 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle Database 12c起由Oracle SQL支持,用于在SQL中表示事件模式匹配。CEP SQL使用举例如下:

    SELECT T.aid, T.bid, T.cid
    FROM MyTable
        MATCH_RECOGNIZE (
          PARTITION BY userid
          ORDER BY proctime
          MEASURES
            A.id AS aid,
            B.id AS bid,
            C.id AS cid
          PATTERN (A B C)
          DEFINE
            A AS name = 'a',
            B AS name = 'b',
            C AS name = 'c'
        ) AS T
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