flink的Async I/O 异常处理

本文介绍Flink中AsyncFunction接口的实现细节及其超时处理机制。在Flink流处理框架中,当异步调用超过指定时间未返回结果时,会触发超时异常。文章展示了如何通过AsyncFunction接口定义异步逻辑,并在超时时完成异常处理。

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异常

Async function call has timed out

1.3+
AsyncFunction
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/async/AsyncFunction.java
@PublicEvolving
public interface AsyncFunction<IN, OUT> extends Function, Serializable {

    void asyncInvoke(IN input, ResultFuture<OUT> resultFuture) throws Exception;

    default void timeout(IN input, ResultFuture<OUT> resultFuture) throws Exception {
        resultFuture.completeExceptionally(
            new TimeoutException("Async function call has timed out."));
    }

}

---

1.3
org.apache.flink.streaming.api.operators.async.AsyncWaitOperator
public void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception {
    final StreamRecordQueueEntry<OUT> streamRecordBufferEntry = new StreamRecordQueueEntry(element);
    if (this.timeout > 0L) {
        long timeoutTimestamp = this.timeout + this.getProcessingTimeService().getCurrentProcessingTime();
        final ScheduledFuture<?> timerFuture = this.getProcessingTimeService().registerTimer(timeoutTimestamp, new ProcessingTimeCallback() {
            public void onProcessingTime(long timestamp) throws Exception {
                streamRecordBufferEntry.collect(new TimeoutException("Async function call has timed out."));
            }
        });
        streamRecordBufferEntry.onComplete(new AcceptFunction<StreamElementQueueEntry<Collection<OUT>>>() {
            public void accept(StreamElementQueueEntry<Collection<OUT>> value) {
                timerFuture.cancel(true);
            }
        }, this.executor);
    }

    this.addAsyncBufferEntry(streamRecordBufferEntry);
    ((AsyncFunction)this.userFunction).asyncInvoke(element.getValue(), streamRecordBufferEntry);
}

转载于:https://my.oschina.net/u/3005325/blog/3028145

### 实现 Flink 中的异步 Sink 功能 在 Apache Flink 的流处理框架中,异步 I/O 是一种高效的方式,可以用来优化对外部系统的写入操作。通过使用 `AsyncFunction` 或者自定义实现,可以在不影响主数据流的情况下执行异步操作。 以下是关于如何在 Flink 中实现异步 Sink 功能的具体说明: #### 1. 使用 Async I/O API 进行异步调用 Flink 提供了一个内置的 `AsyncFunction` 接口来支持异步操作。该接口允许开发者将异步请求封装到函数中,并通过回调机制获取结果[^3]。 下面是一个简单的代码示例展示如何创建一个基于 Future 的异步 Sink 函数: ```java import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.functions.AsyncTableFunction; public class AsyncSinkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> input = env.fromElements("key1", "key2", "key3"); // 调用 asyncIOMap 方法注册异步 IO 操作 input.asyncIO(new MyAsyncFunction(), 100).print(); env.execute("Async Sink Example"); } private static class MyAsyncFunction implements org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.AsyncSinkBase<String, String> { @Override public void invokeAsync(String input, Context context, ResultFuture<String> resultFuture) { CompletableFuture.supplyAsync(() -> processElement(input)) .whenComplete((output, throwable) -> { if (throwable != null) { System.err.println("Error processing element: " + throwable.getMessage()); resultFuture.complete(Collections.emptyList()); // 返回空集合以避免阻塞 } else { resultFuture.complete(Collections.singletonList(output)); } }); } private String processElement(String input) { try { Thread.sleep(10); // Simulate an asynchronous operation. } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } return input.toUpperCase(); // 假设我们只是简单地转换成大写字母作为模拟的结果。 } } } ``` 上述代码展示了如何利用 Java 的 `CompletableFuture` 来完成异步任务,并将其集成到 Flink 数据流中[^4]。 #### 2. 处理错误情况下的恢复策略 为了确保程序能够稳定运行,在遇到不可预期的异常时应配置合适的 Checkpoint 和 Restart 策略。这可以通过以下方式实现: - **启用 Checkpoints**: 设置合理的 checkpoint 时间间隔以及存储位置。 ```java env.enableCheckpointing(5000); // every 5 seconds ``` - **指定 Restart Strategy**: 定义失败后的重试次数或者时间窗口内的最大尝试数。 ```java env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart( 3, // 尝试重新启动的最大次数 Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))); // 每次重启之间的延迟时间为 10 秒钟 ``` 这些措施有助于提高作业的整体健壮性和可用性[^1]。 #### 3. 防止反压现象的发生 正如提到的一样,如果未来对象中的错误未被妥善处理,则可能导致下游算子得不到任何输入而引发所谓的“反压”。因此建议总是显式捕获可能发生的异常并采取适当行动,比如记录日志或发送告警通知等[^2]。 --- ###
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