大数据 - Flink
大数据 - Flink
Flink介绍
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
- DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。
- DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。
- Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。
Flink架构
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Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流，这是对应着一个Flink Job，从而可以被JobManager和TaskManager执行。在实现上，Flink基于Actor实现了JobManager和TaskManager，所以JobManager与TaskManager之间的信息交换，都是通过事件的方式来进行处理。
如上图所示，Flink系统主要包含如下3个主要的进程：
JobManager
JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：
- RegisterTaskManager
在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。 - SubmitJob
Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。 - CancelJob
请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。 - UpdateTaskExecutionState
TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。 - RequestNextInputSplit
运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。 - JobStatusChanged
ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
TaskManager
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个阶段：
- 注册阶段
TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然后TaskManager就可以进行初始化过程。 - 可操作阶段
该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task相关的消息。
Client
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex等。
Flink原理
在大数据处理领域，批处理任务与流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Apache Storm、Apache Smaza只支持流处理任务，而Aapche MapReduce、Apache Tez、Apache Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流处理任务的子系统，看似一个特例，实则不然——Spark Streaming采用了一种micro-batch的架构，即把输入的数据流切分成细粒度的batch，并为每一个batch数据提交一个批处理的Spark任务，所以Spark Streaming本质上还是基于Spark批处理系统对流式数据进行处理，和Apache Storm、Apache Smaza等完全流式的数据处理方式完全不同。通过其灵活的执行引擎，Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务。
在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式。对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。 而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点。这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟的要求和批处理系统对高吞吐量的要求。Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则Flink的数据传输方式类似上文所提到流处理系统的标准模型，此时系统可以获得最低的处理延迟。如果缓存块的超时值为无限大，则Flink的数据传输方式类似上文所提到批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。同时缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值。缓存块的超时阈值越小，则Flink流处理执行引擎的数据处理延迟越低，但吞吐量也会降低，反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。
Flink流处理的容错机制
对于一个分布式系统来说，单个进程或是节点崩溃导致整个Job失败是经常发生的事情，在异常发生时不会丢失用户数据并能自动恢复才是分布式系统必须支持的特性之一。本节主要介绍Flink流处理系统任务级别的容错机制。
批处理系统比较容易实现容错机制，由于文件可以重复访问，当某个任务失败后，重启该任务即可。但是到了流处理系统，由于数据源是无限的数据流，从而导致一个流处理任务执行几个月的情况，将所有数据缓存或是持久化，留待以后重复访问基本上是不可行的。Flink基于分布式快照与可部分重发的数据源实现了容错。用户可自定义对整个Job进行快照的时间间隔，当任务失败时，Flink会将整个Job恢复到最近一次快照，并从数据源重发快照之后的数据。Flink的分布式快照实现借鉴了Chandy和Lamport在1985年发表的一篇关于分布式快照的论文，其实现的主要思想如下：
按照用户自定义的分布式快照间隔时间，Flink会定时在所有数据源中插入一种特殊的快照标记消息，这些快照标记消息和其他消息一样在DAG中流动，但是不会被用户定义的业务逻辑所处理，每一个快照标记消息都将其所在的数据流分成两部分：本次快照数据和下次快照数据。
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快照标记消息沿着DAG流经各个操作符，当操作符处理到快照标记消息时，会对自己的状态进行快照，并存储起来。当一个操作符有多个输入的时候，Flink会将先抵达的快照标记消息及其之后的消息缓存起来，当所有的输入中对应该次快照的快照标记消息全部抵达后，操作符对自己的状态快照并存储，之后处理所有快照标记消息之后的已缓存消息。操作符对自己的状态快照并存储可以是异步与增量的操作，并不需要阻塞消息的处理。分布式快照的流程如图4所示：
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当所有的Data Sink（终点操作符）都收到快照标记信息并对自己的状态快照和存储后，整个分布式快照就完成了，同时通知数据源释放该快照标记消息之前的所有消息。若之后发生节点崩溃等异常情况时，只需要恢复之前存储的分布式快照状态，并从数据源重发该快照以后的消息就可以了。
Exactly-Once是流处理系统需要支持的一个非常重要的特性，它保证每一条消息只被流处理系统处理一次，许多流处理任务的业务逻辑都依赖于Exactly-Once特性。相对于At-Least-Once或是At-Most-Once, Exactly-Once特性对流处理系统的要求更为严格，实现也更加困难。Flink基于分布式快照实现了Exactly-Once特性。
相对于其他流处理系统的容错方案，Flink基于分布式快照的方案在功能和性能方面都具有很多优点，包括：
- 低延迟。由于操作符状态的存储可以异步，所以进行快照的过程基本上不会阻塞消息的处理，因此不会对消息延迟产生负面影响。
- 高吞吐量。当操作符状态较少时，对吞吐量基本没有影响。当操作符状态较多时，相对于其他的容错机制，分布式快照的时间间隔是用户自定义的，所以用户可以权衡错误恢复时间和吞吐量要求来调整分布式快照的时间间隔。
- 与业务逻辑的隔离。Flink的分布式快照机制与用户的业务逻辑是完全隔离的，用户的业务逻辑不会依赖或是对分布式快照产生任何影响。
- 错误恢复代价。分布式快照的时间间隔越短，错误恢复的时间越少，与吞吐量负相关。
Flink流处理的时间窗口
对于流处理系统来说，流入的消息不存在上限，所以对于聚合或是连接等操作，流处理系统需要对流入的消息进行分段，然后基于每一段数据进行聚合或是连接。消息的分段即称为窗口，流处理系统支持的窗口有很多类型，最常见的就是时间窗口，基于时间间隔对消息进行分段处理。本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口。
对于目前大部分流处理系统来说，时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟进行切分，这种方式实现起来比较容易，不会产生阻塞。但是可能无法满足某些应用需求，比如：
消息本身带有时间戳，用户希望按照消息本身的时间特性进行分段处理。
由于不同节点的时钟可能不同，以及消息在流经各个节点的延迟不同，在某个节点属于同一个时间窗口处理的消息，流到下一个节点时可能被切分到不同的时间窗口中，从而产生不符合预期的结果。
Flink支持3种类型的时间窗口，分别适用于用户对于时间窗口不同类型的要求：
- Operator Time。根据Task所在节点的本地时钟来切分的时间窗口。
- Event Time。消息自带时间戳，根据消息的时间戳进行处理，确保时间戳在同一个时间窗口的所有消息一定会被正确处理。由于消息可能乱序流入Task，所以Task需要缓存当前时间窗口消息处理的状态，直到确认属于该时间窗口的所有消息都被处理，才可以释放，如果乱序的消息延迟很高会影响分布式系统的吞吐量和延迟。
- Ingress Time。有时消息本身并不带有时间戳信息，但用户依然希望按照消息而不是节点时钟划分时间窗口，例如避免上面提到的第二个问题，此时可以在消息源流入Flink流处理系统时自动生成增量的时间戳赋予消息，之后处理的流程与Event Time相同。Ingress Time可以看成是Event Time的一个特例，由于其在消息源处时间戳一定是有序的，所以在流处理系统中，相对于Event Time，其乱序的消息延迟不会很高，因此对Flink分布式系统的吞吐量和延迟的影响也会更小。
Flink的JVM处理策略
- 定制的序列化工具。显式内存管理的前提步骤就是序列化，将Java对象序列化成二进制数据存储在内存上（on heap或是off-heap）。通用的序列化框架，如Java默认使用java.io.Serializable将Java对象及其成员变量的所有元信息作为其序列化数据的一部分，序列化后的数据包含了所有反序列化所需的信息。这在某些场景中十分必要，但是对于Flink这样的分布式计算框架来说，这些元数据信息可能是冗余数据。定制的序列化框架，如Hadoop的org.apache.hadoop.io.Writable需要用户实现该接口，并自定义类的序列化和反序列化方法。这种方式效率最高，但需要用户额外的工作，不够友好。
- 显式的内存管理。一般通用的做法是批量申请和释放内存，每个JVM实例有一个统一的内存管理器，所有内存的申请和释放都通过该内存管理器进行。这可以避免常见的内存碎片问题，同时由于数据以二进制的方式存储，可以大大减轻垃圾回收压力。
