这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的的第3天\

课程总览

1.数据流和动态表

1.1随处可见的流式数据

1.2传统的SQL和流处理

1.3数据流和动态表转换

结论：流可以转化为表，表也可以转化为流

动态表：与表示批量处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。

1.4连续查询

连续查询: .查询从不终止，·查询结果会不断更新,产生一个新的动态表。

在任何时候，连续查询的结果在语义上与以批处理模式在输入表快照上执行的相同查询的结果相同。

1.5查询产生仅追加数据的动态表

1.6两个连续查询对比

虽然这两个示例查询看起来十分相似（都计算分组计算聚合），但他们在一个重要的方面有所不同：（1）第一个查询更新先前输出的结果，即定义结果表的changelog流包含INSERT和UPDATE操作（2）第二个查询只附加到结果表，即结果表的changelog流只包含INSERT操作（不更新）

1.7 Retract消息的产生

1.7 状态

1.8 出现故障的处理办法

一致性保证语义

At-most-once：每条数据消费至多一次，处理延迟低

At-least-once：每条数据消费至少一次，一条数据可能存在重复消费

Exactly-once：每条数据都被消费且仅被消费一次，仿佛故障从未发生

2.Exactly-Once 和 Checkpoint

2.1状态快照与恢复

2.2制作快照的时间点

2.3

2.3.1 快照制作的开始

JM负责往下游发送Checkpoint Barrier标识状态快照制作的开始

各个source保存自己的状态后，向所有连接的下游继续发送Checkpoint Barrier，同时告知JM自己状态已经制作完成

算子会等待所有上游的barrier到达后才开始快照的制作已经制作完成的上游算子会继续处理数据，并不会被下游算子制作快照的过程阻塞。

所有算子都告知JM状态制作完成后，整个Checkpoint完成

此算法对作业性能的影响
1．解耦了快照制作和数据处理过程，各个算子制作完成状态快照后就可以正常处理数据，不用等下游算子制作制作完成快照;
2.在快照制作和Barrier Alignment过程中需要暂停处理数据，仍然会增加数据处理延迟;
3.快照保存到远端也有可能极为耗时。

3.Flink端到端Exactly-Once的实现

1.两阶段提交协议
在多个节点参与执行的分布式系统中，为了协调每个节点都能同时执行或者回滚某个事务性的操作，引入了一个中心节点来统一处理所有节点的执行逻辑，这个中心节点叫做协作者(coordinator),被中心节点调度的其他业务节点叫做参与者(participant)_。、

（一）预提交阶段
1．协作者向所有参与者发送一个commit消息;
2. 每个参与的协作者收到消息后，执行事务，但是不真正提交;
3．若事务成功执行完成，发送一个成功的消息(vote yes);执行失败，则发送一个失败的消息（vote no)

（二）–提交阶段
1．协作者向所有参与者发送一个commit 消息;
2．每个收到commit消息的参与者释放执行事务所需的资源，并结束这次事务的执行;
3．完成步骤2后，参与者发送一个ack 消息给协作者;
4.协作者收到所有参与者的ack 消息后，标识该事务执行完成。

情况二：若协作者有收到参与者vote no 的消息(或者发生等待超时）：
1．协作者向所有参与者发送一个rollback 消息;
2．每个收到rollback消息的参与者回滚事务的执行操作，并释放事务所占资源;
3．完成步骤2后，参与者发送一个ack 消息给协作者;
4．协作者收到所有参与者的 ack 消息后，标识该事务成功完成回滚。

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3.4.Flink两阶段提交总结

1.事务开启:在 sink task向下游写数据之前，均会开启一个事务，后续所有写数据的操作均在这个事务中执行，事务未提交前，事务写入的数据下游不可读;\

2.预提交阶段:JobManager开始下发Checkpoint Barrier，当各个处理逻辑接收到barrier后停止处理后续数据，对当前状态制作快照，此时sink也不在当前事务下继续处理数据（处理后续的数据需要新打开下一个事务)。状态制作成功则向JM成功的消息，失败则发送失败的消息;\

3.提交阶段:若JM收到所有预提交成功的消息，则向所有处理逻辑（包括 sink)发送可以提交此次鄠务的消息，sink 接收到此消息后，则完成此次事务的提交，此时下游可以读到这次事务写入的数据;若JM有收到预提交失败的消息，则通知所有处理逻辑回滚这次事务的操作，此时sink 则丢弃这次事务提交的数据下。

4.Flink案例讲解

4.1 账单计算服务：场景简介

从Kafka中读取账单消息,进行处理后写入到MySQL中\

执行步骤: 1.在上次记录的位点之后，从 Kafka中读取固定大小的数据;
2.对该批数据进行去重和聚合计算;
3.处理完成后写入 Mysql中，若全部写入成功，则记录下当前读取到的消息的终止位置;若处理或者写入失败，则不记录位点;
4.跳回步骤1

存在的问题:

1.非严格意义上的端到端的Exactly-Once语义:若该批数据处理完成后，在写入MySQL中发生异常，则存在部分数据写入的情况，下次作业启动后，这部分数据仍然会重复写入;

2.去重能力有限:只能在当前处理的一批数据内进行去重,无法在批与批之间进行去重;

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优势:
1．严格意义上的端到端的Exactly-Once语义:下游读到的数据是不丢不重的;
2.增强的去重能力:可以在更长的时间维度对数据进行去重。

课程总结

·数据流可以转换成动态表，动态表也能重新转换成数据流

·处理无限数据流的算子可以是有状态的

.Flink通过 Checkpoint机制实现故障前后的状态快照制作和恢复

·支持两阶段提交协议的下游存储可以结合Flink Checkpoint机制实现严格意义上端到端的Exactly-Once语义实现

Exactly Once语义在Flink中的实现 | 青训营笔记