Flink的Exactly-Once语义：两阶段提交概述

最新推荐文章于 2025-05-04 12:55:52 发布
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本文详细介绍了Apache Flink如何通过两阶段提交机制实现Exactly-Once语义，包括预提交和提交阶段，以及在故障时如何利用恢复策略和检查点保证数据一致性。

Flink的Exactly-Once语义：两阶段提交概述

在大数据处理中，Exactly-Once语义是一种重要的保证，它确保了数据处理系统在发生故障或重启时能够保证数据的一致性处理。Apache Flink是一个流式处理框架，它提供了Exactly-Once语义的支持。本文将概述Flink中的Exactly-Once语义，重点介绍其背后的两阶段提交机制。

  1. 什么是Exactly-Once语义？

在数据处理中，Exactly-Once语义指的是每条记录仅被处理一次，且数据处理的结果是准确的和可复现的。这意味着无论系统发生多少次故障或重启，最终的处理结果都将保持一致。

  1. Flink的Exactly-Once语义实现机制

Flink实现Exactly-Once语义的关键在于使用两阶段提交（Two-Phase Commit）的机制。下面我们将详细介绍这个机制的工作原理。

2.1 第一阶段：预提交（Pre-Commit）

在这个阶段，Flink将执行数据的预提交操作。具体而言，Flink会将输入流的数据转化为中间状态，并将中间状态写入到可靠的存储系统中，例如分布式文件系统（如HDFS）或分布式数据库（如Apache Kafka）。这个中间状态包含了所有需要进行处理的数据以及相关的上下文信息。

2.2 第二阶段：提交（Commit）

在预提交阶段完成后，如果一切正常，Flink将执行提交操作。在这个阶段，Flink会将中间状态中的数据应用到目标系统中，例如更新数据库、输出到外部系统等。这个过程是一个原子操作，要么全部成功，要么全部失败。

2.3 故障

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Flink Exactly-Once语义：大数据处理的终极保障
最新发布
SuperAGI2025
10-04 817
本文将系统讲解Flink Exactly-Once语义的核心原理、实现机制及工程实践方法。适合希望深入理解流计算可靠性保障的开发者，内容覆盖概念解释（Checkpoint/状态/端到端一致性）、技术原理（Barrier传播/状态持久化）、代码实战（Kafka数据源+事务Sink配置）及常见问题解答。用奶茶店记账案例引出Exactly-Once的必要性拆解Checkpoint/状态/端到端一致性三大核心概念图解Barrier传播与Checkpoint流程数学模型量化状态一致性。
Flink语义：深入探究Flink的exactly-once语义及两阶段提交机制
DevEnigma的博客
08-16 240
Apache Flink作为一种流式处理框架，提供了强大的Exactly-Once语义支持，通过其内置的两阶段提交机制，保证了数据处理的一致性和可靠性。通过准备阶段和提交阶段的处理，Flink能够在分布式环境下实现数据处理的一致性和可靠性。要注意的是，虽然Flink提供了强大的Exactly-Once语义支持，但在实际应用中，仍然需要根据具体场景和需求合理使用，并结合其他技术手段来构建完整的数据处理系统。本文将详细介绍Flink的Exactly-Once语义，并深入探讨其背后所使用的两阶段提交机制。
青训营-Exactly Once语义在Flink中的实现
m0_73426012的博客
09-13 137
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)。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。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;
Flink Exactly Once
技术大神之路
06-03 311
Flink Exactly Once Flink Exactly Once 语意是基于Chandy-Lamport这个算法的思想的改进版，引入了barrier，可以在不停止整个流处理系统的前提下，保存和恢复每个subtask的snapshot，让每个节点独立地做状态保存和恢复。 Chandy-Lamport 算法 Initiating a snapshot: 也就是开始创建 snapshot，可以由系统中的任意一个进程发起 Propagating a snapshot: 系统中其他进程开始逐个创建 sna
Flink的端对端精准一次处理（Exactly-Once）
落幕7的博客
11-27 3822
端对端精准一次处理 Two-Phase Commit(两阶段提交协议)两阶段提交Flink中应用
Flink详解Exactly-Once机制
长臂人猿的博客
06-29 3194
前言 ​ 通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处理做哪些保障。一般来说，流处理引擎通常为用户的应用程序提供三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。 最多一次（At-most-Once）：用户的数据只会被处理一次，不管成功还是失败，不会重试也不会重发。 至少一次（At-least-Once）：系统会保证数据或事件至少被处理一次。如果中间发生错误或者丢失，那么会从源头重新发送一条然后进入处理系统，所以同一个事件或者消息会被处理多次。
Flink是如何实现Exactly Once
地球人是我哈的博客
03-30 2766
Flink是如何实现Exactly Once ? 在了解Exactly Once 之前，首先得先知道Flink内部的Checkpoint 是干啥的？ 1. CheckPoint 简介 Flink Checkpoint机制的存在，是为了解决Flink任务在运行的过程中，由于各种问题导致任务异常中断后，能正常恢复。我们看看在Checkpoint 的过程中，到底做了哪些事？ Checkpoint 是通过快照的方式，将程序在某个时刻的状态，通过快照保存下来，当程序发送错误时，默认去最近一次保存的快照中恢复。（快照暂
Flink Exactly-Once语义实现原理：大数据精准处理
AI天才研究院
05-04 909
在实时流处理场景中，数据以无限流的形式持续产生，系统需要在分布式、高并发、故障频发的环境下保证数据处理的准确性。Flink的Exactly-Once语义承诺每个输入事件仅会被处理一次并产生唯一确定的结果，这对于金融交易、实时对账、物联网监控等对数据准确性要求极高的场景至关重要。本文将深入解析Flink实现Exactly-Once语义的核心技术，包括分布式快照（Checkpoint）机制水印（Watermark）事件时间处理。
Apache Flink 如何保证 Exactly-Once 语义
06-12 1425
Apache Flink 通过状态一致性检查点和 Two-Phase Commit 协议来确保 Exactly-Once 语义。这些机制确保了数据在分布式系统中的一致性和准确性，从而提高了大数据处理的可靠性和准确性。在实际应用中，我们可以根据具体需求配置 Flink 的检查点策略和外部存储系统的写入策略，以实现更好的性能和可靠性。
【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义
Jweilai
02-04 1200
最后，在数据消费端，需要确保消费者能够支持“事务性”提交，比如使用支持事务的数据库（如 MySQL）进行数据写入。这样，在发生故障时，Flink 可以回滚未完成的事务，并重新执行已提交的事务，从而保证数据的一致性和准确性。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难，但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况，因此为了可靠地实现 Exactly-Once，需要以下容错机制。这样，如果程序重启，可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取，既不会多读也不会少读。
Flink实现Exactly Once
zwyoozwz的博客
07-29 2994
flink中的exactly once
【Flink实战系列】Flink 是如何实现 exactly-once 语义的
JasonLee实时计算
01-12 9725
Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,sum,max等操作,这些中间的结果(即是状态)是需要保存的,因为要不断的更新,这些值或者变量就可以理解为是一种状态,拿读取kafka为例,我们需要记录数据读取的位置(即是偏移量),并保存offest,这时offest也可以理解为是一种状态. Flink是怎么保证...
Flink 实现exactly-once
qq_25037905的博客
04-27 346
端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。 在这个问题上，Flink内部状态的一致性主要依赖Checkpoint机制，外部交互的一致性主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。 对于Source重发功能，如上图所示，只要我们记录了输入的偏移量Offset，故障重启后数据发送方从该Offset重新开始发送数据即可。 Kafka的Producer除了发送数
一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once
Ververica的博客
10-21 3835
本文主要为了让你搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once，看完本文，你能 get 到以下知识：介绍 CheckPoint 如何保障 ...
Flink Exactly-Once 投递实现浅析
公众号[大数据技术与应用实战]，分享大数据实战案例
02-18 2050
  转载自：http://www.whitewood.me/2018/10/16/Flink-Exactly-Once-%E6%8A%95%E9%80%92%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%B5%85%E6%9E%90/ 随着近来越来越多的业务迁移到 Flink 上，对 Flink 作业的准确性要求也随之进一步提高，其中最为关键的是如何在不同业务场景下保证 exactly-once ...
flink实现exactly-once
a3125504x的博客
11-08 879
flink实现exactly-once前言 前言 exactly-once，即实现一次且仅一次。可分为框架内实现和端对端实现。
日志服务Flink Connector《支持Exactly Once》
阿里云云栖号
12-15 1719
摘要： Flink log connector是阿里云日志服务推出的，用于对接Flink的工具，包含两块，分别是消费者和生产者，消费者用于从日志服务中读数据，支持exactly once语义，生产者用于将数据写到日志服务中，该Connector隐藏了日志服务的一些概念，比如Shard的分裂合并等，用户在使用时只需要专注在自己的业务逻辑即可。阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务，用户只需要将精力集...
【大数据】flink保证Exactly_Once的理解
Chenftli的博客
04-03 4148
满足三点，可以保证端到端的Exactly_Once 1.开启checkpoint 2.source支持数据重发 3.sink端幂等性写入、事务性写入。我们常使用事务性写入 sink 事务性写入分为两种方式 1、WAL（预写日志的方式）：先将数据当作状态保存，当收到checkpoint完成通知后，一次性sink到下游系统 2、2pc（两阶段提交）：大致的实现的过程就是： * 开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面。 * 预提交（preCommit）将内存
一文搞懂Flink内部的Exactly Once和At Least Once
夫唯不争，故天下莫能与之争。
04-03 5697
看完本文，你能get到以下知识 介绍CheckPoint如何保障Flink任务的高可用 CheckPoint中的状态简介 如何实现全域一致的分布式快照？ 什么是barrier？什么是barrier对齐？ 证明了：为什么barrier对齐就是Exactly Once？为什么barrier不对齐就是 At Least Once？ Flink简介 Apache Flink® - ...
Flink 是如何保证 Exactly-once 语义的
03-01
<think>嗯，用户问的是Flink如何保证Exactly-once语义。我需要先回忆一下Flink的相关知识。Exactly-once是流处理中非常重要的特性，确保每条数据只被处理一次，即使在故障恢复时也是如此。 首先，Flink的检查点机制应该是关键。检查点基于Chandy-Lamport算法，定期保存作业状态。每个检查点会插入barrier到数据流中，barrier将流分成不同的窗口，当所有任务都确认状态保存后，检查点才算完成。这样在故障恢复时，可以从最近的检查点重启，保证状态的一致性。 然后，可能需要提到状态后端，比如RocksDB，它支持异步快照，减少对处理性能的影响。不过状态后端具体是存储部分，可能和Exactly-once的实现关系不大，但检查点的持久化存储确实重要。 另外，两阶段提交协议（2PC）在Flink中的应用。比如在连接外部系统（如Kafka）时，Flink通过TwoPhaseCommitSinkFunction实现精确一次输出。这涉及到预提交和提交两个阶段，确保数据要么完全提交，要么回滚，避免部分写入。 还需要区分Exactly-once的不同层次：Flink内部的状态一致性，以及端到端的精确一次。内部通过检查点和恢复机制，而端到端需要外部系统的协同，比如支持事务的Sink。 可能用户需要具体的步骤或流程图说明。比如检查点的触发、barrier对齐、状态快照，故障恢复时的状态回滚和重放数据。这时候分步骤解释会更清晰。 还要注意不同版本的Flink是否有改进，比如在Aligned Checkpoint和Unaligned Checkpoint的区别，后者在反压严重时也能保证生成检查点，但可能会影响Exactly-once的保证吗？不过用户可能不需要这么深入，但可能需要简单提及。 另外，可能用户对Exactly-once和At-least-once的区别有疑惑，可以简要比较，但用户的问题主要关注Exactly-once的实现，所以重点应在Flink的机制。 总结下来，回答的结构应该是：先介绍Exactly-once的重要性，然后分检查点机制和两阶段提交，再讲内部和端到端的保证，可能最后举例说明，比如Kafka到Flink再到Kafka的案例。需要确保用中文，行内公式正确，结构清晰。</think>Flink 通过**分布式快照检查点（Checkpoint）**和**两阶段提交协议（2PC）**的结合实现端到端的 Exactly-once 语义。以下是其核心机制的分步解析： --- ### 一、Checkpoint 机制：保证内部状态一致性 1. **触发检查点** JobManager 周期性触发检查点（如每 10 秒），向 Source 节点插入**特殊标记（Barrier）**到数据流中，将数据流逻辑切分为窗口。 2. **Barrier 对齐** - 每个算子收到 Barrier 后暂停处理后续数据，**先缓存输入流的数据**。 - 当所有输入流的 Barrier 都到达时，算子将当前状态**异步持久化**到可靠存储（如 HDFS/S3）。 - 公式表示状态保存过程： $$ S_i = f(S_{i-1}, D_{window}) $$ 其中 $S_i$ 为第 $i$ 次检查点状态，$D_{window}$ 为当前窗口数据。 3. **恢复机制** 故障时，Flink 回滚到最近完整的检查点，从持久化状态重新处理后续数据，确保状态与数据流完全一致。 --- ### 二、端到端 Exactly-once：两阶段提交协议（2PC） 对于外部系统（如 Kafka、数据库），Flink 通过 **`TwoPhaseCommitSinkFunction`** 实现事务性写入： | 阶段 | 行为 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | **1. 预提交（Pre-commit）** | Sink 将数据写入外部系统，但标记为**未提交**（如 Kafka 事务未提交）。 | | **2. 提交（Commit）** | 当 Checkpoint 完成时，JobManager 通知所有算子提交事务。 | | **回滚（Rollback）** | 若 Checkpoint 失败，事务自动回滚，外部系统丢弃未提交数据。 | --- ### 三、关键设计优化 1. **精确一次 vs 至少一次** - *Exactly-once*：通过 Barrier 对齐和事务提交确保一致性。 - *At-least-once*：Barrier 不对齐时可能重复处理数据。 2. **反压处理** - **Unaligned Checkpoint**（Flink 1.11+）：允许 Barrier 跨越缓存数据，避免反压导致检查点超时。 3. **端到端场景示例** ```text Kafka → Flink → Kafka └── Source 记录消费偏移量（状态） └── Sink 开启 Kafka 事务写入 └── Checkpoint 成功时提交偏移量和事务 ``` --- ### 四、适用场景 - **高一致性要求**：金融交易、计费系统。 - **高吞吐场景**：Checkpoint 间隔需权衡吞吐和恢复时间。 通过以上机制，Flink 在分布式环境下实现了**状态一致性**和**端到端数据精确处理**，成为流处理领域的核心优势之一。
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