Flink的Exactly-once原理是什么

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Flink

在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个：

• 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。不了解的小伙伴可以看下我之前的文章：

  Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析

• 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

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 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：

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。

到此，关于“Flink的Exactly-once原理是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！