Exactly Once(不丢不重)语义在Flink中的实现

一、内容介绍

数据流和动态表

• Stream: 数据流
• Dynamic Table: 动态表
• Continuous Queries: 连续查询
• Append-only Stream: Append-only 流（只有 INSERT 消息）
• Retract Stream: Retract 流（同时包含 INSERT 消息和 DELETE 消息）
• Upsert Stream: Upsert 流（同时包含 UPSERT 消息和 DELETE 消息）
• Changelog: 包含 INSERT/UPDATE/DELETE 等的数据流
• State: 计算处理逻辑的状态

Exactly-Once 和 Checkpoint

• Application Consistency Guarantees: 作业一致性保证
  • At-most-once：每条数据消费至多一次（出现故障啥也不做）
  • At-least-once：每条数据消费至少一次（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）
• Checkpoint: Flink 实现各个计算逻辑状态快照算法，也可指一次状态快照
• Checkpoint barrier: 用于标识状态快照的制作，也将数据划分成不同的消费区间
• Checkpoint Alignment: 等待多个上游的Checkpoint barrier到达的现象
• JobManager: 负责协调和管理 Checkpoint

端到端 Exactly-Once 实现

• Two-phase commit protocol: 两阶段提交协议
• Transaction: 一系列保证原子性操作的集合，即操作同时执行或者都不执行
• Kafka: 消息中间件
• State Backend: 用于管理和保存状态到远端可靠存储

Flink 案例讲解

• Deduplication：去重，在 state 保留的时间内对重复消息进行去重
• Aggregation：聚合操作，比如求和、求最大值等

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二、数据流和动态表

如何在数据流上执行SQL语句，说明流式处理中状态的概念

    简介：动态表是数据流的SQL表达

2.1数据流和动态表转换

• Stream: 数据流
• Dynamic Table: 动态表
• Continuous Queries: 连续查询
• State 状态

流到动态表