Flink原理、架构与实现Part2 - 原理与架构

上一篇我们提到，Flink是一个准确、实时、高吞吐的流式数据处理系统，那么它是如何实现的呢？本篇博客描述Blink的原理和架构。

需要解决的问题

批和流的区别

Flink官网的这张图，清晰地解释了批和流的区别。

批数据是在时间上有界的数据。批处理场景，需要处理的数据量是确定的。

流数据是在时间上无界的数据。相对于批数据，流数据增加了一个新的时间维度，数据处理的难度也相应提升。

流处理和批处理的共性问题

流处理和批处理，需要处理的对象都是大数据，需要解决大数据处理的共性问题。

CAP限制

CAP定理是大数据处理的基础理论，对一个分布式计算系统，C(Consistency 一致性)、A(Availability 可用性)、P(Partition tolerance 分区容忍性)不能同时满足。

因为大数据处理是在分布式环境下执行的，所以P是默认要满足的。那么C和A之间，就只能满足一个，需要做出权衡取舍。
对于批处理系统，追求的是C，保证结果的正确性，牺牲了A，因为批处理对延时不敏感，几分钟甚至几小时之内获得计算结果都可以。

对于流处理系统，问题就比较棘手，首先要保证C，用户对数据处理的基本需求，是要获得正确的结果。但是A也不能牺牲，因为流式数据处理天然有实时性的需求，较高的数据延时会严重影响用户体验。受CAP定理的约束，C和A是不可兼得的，于是在流式处理系统中，问题被定义成:在保证准确性的前提下，尽可能地追求实时性。

任务调度

分布式处理系统，通常采用master-slave架构进行任务调度，包含一个master节点和多个slave节点。master节点负责分配任务，并管理任务的执行信息，slave节点负责执行具体的任务。如何让数据处理任务高效地执行，是每个分布式处理系统都需要考虑的问题。

资源管理

分布式集群中，通常同时运行着许多任务。如何高效地利用集群中的CPU、内存、带宽，保证任务能够获取到所需的资源，需要对资源进行合理地抽象和管理。

流处理的特有问题

相对于批处理，流处理需要处理的数据，增加一个新的维度 —— 时间，流处理系统需要考虑时间维度带来的额外复杂性。

正确性语义

对于批处理来说，将输入数据批量读取，处理之后进行合并，就可以得到正确结果。但是对于流数据处理，问题变得更加复杂。
流处理系统源源不断地读取输入，需要源源不断地输出计算结果，并保证输出的结果总是正确的，哪怕在输入数据乱序或者迟到的情况下，也要支持输出正确的结果。

出错处理

批出理的出错处理相对简单，在完整的数据集上重跑出错的任务即可。流数据的出错处理则不能这样做，因为输入数据是源源不断的，不存在"完整的数据集"。
对流数据处理系统来说，要进行容错，必然要存储中间状态，出错之后从存储的状态中恢复，并重放后续的数据。对于中间状态的管理和恢复，必须做得足够轻量，以保证系统整体的实时性和吞吐量。

流量控制

流处理任务中的每一个节点，处理数据的速度都是有上限的。当数据的流量在某些时刻超出了节点的上限时，流处理系统需要启动流量控制机制，防止一个节点的压力形成雪崩效应，影响到整个系统的数据处理。

流处理系统的目标

优秀的流处理系统，需要解决好大数据处理的共性问题，以及流处理的特有问题，满足正确性、实时性、高吞吐、灵活性的目标。下面我们来看一看Flink的设计细节。

Flink解决方案

整体架构

Flink整体架构如图所示:

Flink系统由Flink Program、JobManager、TaskManager三个部分组成。

Flink Program 加载用户提交的任务代码，解析并生成任务执行拓扑图，并将拓扑图提交给JobManager。

JobManager基于任务执行拓扑图，生成相应的物理执行计划，将执行计划发送给TaskManager执行。除此之外，JobManager还负责协调checkpoint的生成，不断地从TaskManager收集Operator的状态，并周期性生成checkpoint，以便在系统出错时从checkpoint恢复之前的状态。

TaskManager负责管理任务执行所需的资源，执行具体的任务，并将任务产出的数据流传入给下一个任务。

Flink Program、JobManager、TaskManager 之间，使用Akka框架(Actor System)进行通信, 通过发送消息驱动任务的推进。

资源管理

在流式数据处理的场景，输入数据是连续的，每一条数据大小接近，并且处理完就可以丢弃，无需落盘。JVM的内存管理机制，存在着对象存储密度低，内存利用率不高，大内存时GC停顿较长，影响系统吞吐量等问题，在流处理场景下效率不高，于是Flink抽象了一套自己的内存管理机制。

TaskManager是Flink任务执行的容器，提供了内存管理、IO管理、网络管理功能。

每个TaskManger上运行一个jvm进程。每个TaskSlot运行一个线程，瓜分Task Manager的内存。

为了提高资源的利用率，Flink允许同一个任务的多个子任务，在同一个TaskSlot中执行。通过Resource Group 机制，Flink会尽量将多个子任务放到一个slot中执行，用户也可以使用自定义的资源共享逻辑。

MemoryManager

Flink通过MemoryManager管理内存， 以MemorySegment为单位。默认情况下，MemorySegment可以看做是32kb大的内存块抽象，可以操作堆内和对外内存，Flink通过引用计数来释放MemorySegment。

IOMananger

Flink通过IOManger管理磁盘IO，提供了同步和异步两种写模式，底层通过异步的方式进行读写。

NetworkManager

涉及到网络IO时，TaskManager将配置的内存分提供出来，抽象成NetworkBufferPool，统一管理内存的申请和释放。

每一个TaskManager拥有一个NetworkBufferPool,每一个TaskSlot拥有一个独立的LocalBufferPool, 瓜分NetworkBufferPool拥有的内存分片数。(先满足每个LocalBufferPool的最低要求，如有剩余，再按LocalBufferPool的需求比例分配)。下图是一个Flink任务网络IO的示例：

任务调度与执行

流式任务处理的场景中，对数据的延时和吞吐很敏感，Flink通过协同各个组件，推动任务高效调度与执行。

Flink Program

以官方的SocketTextStreamWordCount代码为例:

object SocketWindowWordCount {
  /** Main program method */
  def main(args: Array[String]) : Unit = {
    ...    
    // get the execution environment
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // get input data by connecting to the socket
    val text: DataStream[String] = env.socketTextStream(hostname, port, '\n')
    // parse the data, group it, window it, and aggregate the counts 
    val windowCounts = text
          .flatMap { w => w.split("\\s") }
          .map { w => WordWithCount(w, 1) }
          .keyBy("word")
          .timeWindow(Time.seconds(5))
          .sum("count")
    // print the results with a single thread, rather than in parallel
    windowCounts.print().setParallelism(1)
    env.execute("Socket Window WordCount")
  }
  /** Data type for words with count */
  case class WordWithCount(word: String, count: Long)
}

Flink client端基于用户提交的代码，初始化执行环境，生成StreamGraph和JobGraph，并提交给JobManager执行。

StreamGraph是任务的逻辑执行计划图，将任务执行代码中每一步解析成相应的StreamTransformation，并创建StreamNode与StreamEdge。

StreamTransformation代表了数据流生成的操作，对定义转换逻辑的StreamOperator进行了封装。

JobGraph在StreamGraph的基础上进行了优化，将可以合并的StreamNode串成chain，提高执行效率。

JobManager

接收到client端提交的StreamGraph之后，解析出对应的物理执行计划ExecutionGraph.

JobManger基于JobVetex和并行度信息，生成相应的ExecutionVetex, 基于IntermediateDateSet和JobEdge，生成相应的IntemediateResultPartition和ExecutionEdge。

基于ExecutionGraph的每个节点，JobManager会生成对应的执行任务，并发送给TaskManager执行。

TaskManager

TaskManager基于JobManager发来的TaskDeploymentDescriptor，生成相应的task并执行。Task执行过程主要做了以下几件事情:

• 切换任务状态
• 加载用户代码
• 向NetworkManager注册当前任务
• 创建执行环境
• 利用反射生成invokable对象，并调用invokable.invoke()方法执行任务。

StreamOperator中定义了数据转换的逻辑，以org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamFlatMap为例, processElement方法，执行用户传入的userFunction, 执行flatMap方法并将结果写入collector:

@Override
public void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception {
collector.setTimestamp(element);
userFunction.flatMap(element.getValue(), collector);
}

不同的Task之间,数据传输过程如下图所示:

• 当前operator在完成数据处理之后，将输出交给RecordWriter。
• 通过ChannelSelector选择下游节点。
• 将数据序列化之后写入ResultSubPartition。
• 触发Flush操作，将数据通过Netty通道写入对端。
• 接收端的Netty client收到数据之后，将相应数据写入InputChannel。
• 将数据反序列化之后，交给RecordReader,算子执行相应代码。

正确性语义

分布式场景中，数据会丢失、会乱序、会重复，出错是常态。流处理框架需要定义正确性语义，保证数据能够被正确处理，并且需要提供容错能力，保证数据处理出错的时候可以正确恢复。

时间定义

前文我们提到，流数据相对于批数据，增加了一个时间维度。为了正确的刻画流数据，需要恰当地表征这个时间维度。
时间可以有以下3中表征方式:

• Event Time. 表征事件发生的时间，是事件本身的固有属性。
• Ingestion Time. 事件进入Flink系统的时间。
• Processing Time. 事件被Flink算子处理的时间。

实际的流处理任务，我们需要决定是使用event time 还是 processing time来表征事件，这两个时间之间通常是有差距的，并且受网络延时、数据流拥塞情况、系统数据处理能力的影响, 这个差距的大小是不断波动的。

在简单的场景，比如网页统计用户访问次数(UV), 仅使用processing time 即可，在复杂的场景，比如需要考虑事件之间的先后顺序，则需要使用event time。

what

Flink到底在计算什么呢？

用一个词来说，就是变换(Transformation)，具体来说，有逐个元素变换、求和、分组聚合统计、训练机器学习模型等多种变换形式，以及将多个变换组合起来合成一个任务。

where

计算在哪里进行呢？答案是窗口(windowing)。 由于流数据是时间上是无限的，我们将数据流在逻辑上做切分，分成一个个的窗口，在每一个窗口中进行数据计算。

Flink 支持一下几种窗口类型:

• Fixed windows: 固定时间间隔的窗口。
• Sliding windows: 滑动窗口，按一定的滑动尺寸和窗口大小进行计算。比如统计最近1分钟的网站访问次数，每隔10秒钟输出一次。
• Sessions windows: 会话窗口。按会话维度进行统计。比如针对每个访问网站的用户建立会话，并且设定会话窗口超时阈值，假设1分钟。如果在最近1分钟之内，用户执行了操作，则将这些操作在同一个会话窗口中进行计算。

用户也可以更加自己实际的场景，自定义更加复杂的窗口机制。

when

计算结果何时输出？流式处理没法像批处理那样，读取所有的输入之后，再计算输出。Flink使用Trigger(触发器)来决定何时输出计算结果。

Trigger就像照相机的快门一样，每按一次，就产出一次快照。
逻辑上可以将每个窗口划分成多个窗格(pane), 在每个窗格结束的时刻，触发一次输出。在一些比较复杂的场景，比如数据订正(retract)，后续迟到的数据导致先前窗格的计算结果需要做订正，那么一个窗格就可能产生多次输出。

Flink支持多种形式的Trigger:

• Repeated update triggers: 这个是最简单的形式，按固定的频率输出计算结果。
• Completeness triggers: 等到数据完整之后，输出计算结果。如何定义数据完整性呢？这就需要引入Watermark的概念，后续我们会介绍Watermark。
• Early/On-Time/Late Triggers: 这个是综合以上两种Trigger,对于早到、准时及迟到的数据分别输出计算结果。实际实现的时候，不会无限制地等待迟到的数据，会加上迟到时间的限制，丢弃超过限制的数据。

讲Completeness triggers的时候，提到了数据完整性依赖Watermark。什么是Watermark呢？一言以蔽之，WaterMark是表征何时数据已经完整的标识。带有时间戳为X的waterMark表示，event time在X之前的数据，已经到齐了。

以开会为例，比如早上10点钟开团队会议。10点的时候，大部分参会人员已经到达，这部分人员被标记为按时(on-time)参会。但是总有一部分会迟到，为了让这部分人也能正常参会，我们需要等待一段时间，比如约定再等五分钟，五分钟之后我们正式开始，那么这个5分钟就是本次会议定义的Watermark值。

Flink支持多种形式的Watermark:

• Perfect watermarks: 确定性watermark。如果我们能够准确的评估出数据延迟时间的最大值，就可以使用 perfect watermark， 比如上文开会的例子，我们可以把watermark的值设定为5分钟。

• Heuristic watermarks: 启发式watermark。在数据处理的过程中，Flink基于观察到的数据延时，不断的动态调整Watermark的值。适用于数据延时有较大波动的场景。

  Heuristic watermark可能遇到两个问题:

  1. 太慢。数据迟到了很久，watermark被延迟很久。
  2. 太快。watermark被提前了，导致一些迟到的数据没有被正确处理。

在追求数据完整性的过程中，正确性和低延迟不可兼得。我们需要在保证正确性的前提下，尽量减少延迟。如果条件允许的话，最好使用Perfect watermark.

how

每个窗格的计算结果之间，如何彼此相关呢?有以下几种模式:

• discarding
  • 每个窗格直接彼此独立，当一个窗格完结之后，输出结果并丢弃状态。
• accumulating
  • 需要对每个窗格计算的结果做聚合，将窗格的计算结果持久化为状态。每个窗格完结的时候，更新已经存储的状态。
• accumulating and retracting
  • 和accumulating类似，但是同时输出当前窗格聚合的结果(accumulating) 以及前一个窗格聚合的结果(retracting)。

一致性保证与出错处理

上文提到，分布式场景中，数据会丢失、会乱序、会重复。乱序的问题，结合Event Time 与 Watermark解决。针对丢失和重复的问题，Flink通过分布式快照(distributed snapshot),支持了Exactly Once的一致性语义。

• 分布式快照

流式数据处理，需要周期性的备份整个系统当前的状态，以便出错的时候，基于先前备份的状态进行恢复。

由于流式处理任务的特殊性，对系统状态备份，提出了特殊的要求。

1. 状态的备份要足够轻量。状态备份的操作要在短时间内完成，否则会影响系统的实时性和吞吐量。
2. 状态的备份需要和正常的数据处理并行。状态备份的操作不能打断正常的数据处理，像Java GC 那样，需要Stop The World才能完成整个操作，在流式处理的场景是不可接受的。

为了满足这些要求，Flink基于Chandy and Lamport算法,实现了分布式快照机制。

在正常的数据流中，Flink会周期性插入一种特殊的数据记录 - barrier，当算子处理到barrier的时候，会保存算子当前的状态到持久性存储。

当算子包含多个输入的时候，需要对齐多个barrier(align barriers)。当算子某个输入率先接收到barrier的时候，会缓存该输入的后续数据，直到所有的输入都收到barrier之后，才会触发状态备份操作，并输出barrier到下游算子。

除了备份各个算子的状态生成snapshot之外，对于sink还需要执行一步额外操作 —— 将结果写入外部设备。Flink通过两阶段提交的机制(two-phase commit), 来实现这个分布式事务。

• 出错恢复

分布式快照完成之后，出错恢复就变得十分直接: 当出错的时候，系统读取最近一次成功的快照，恢复到快照定义的状态，并且source按照快照记录的点位，重新读取后续的输入数据。

流量控制

在流式处理系统中，如果某个算子处理数据的速度，持续落后于数据输入的速度，不加控制的话，就会在算子内部形成流量拥塞，严重的时候会压垮算子乃至整个系统。

流量控制的最简单方式是静态限速，通过对系统容量的评估，设置一个流量的上限阈值。业界有很多限流的组件可以直接使用，通常基于滑动窗口、漏桶、令牌桶等算法实现。

但是静态限速通常并不适用于流式处理的场景，因为任务的流量常常是动态波动的，难以预先评估出一个合理的上限阈值，需要对波动的流量进行自适应地处理。

Flink底层通过TCP连接传输数据。TCP基于通过滑动窗口的机制，自带流量控制能力。在Flink1.5版本以前，是直接基于TCP实现流量控制。

当上游的数据发送速度持续超出下游的处理速度时，InputChannel持续向LocalBufferPool申请buffer，LocalBufferPool又向NetworkBufferPool申请buffer，直至LocalBufferPool和NetworkBufferPool都无法申请到更多的buffer，InputChannel被填满，无法读取新的数据。

此时Netty会停止从Socket的Buffer中度数据，下游Socket的Buffer被填满。上游的TCP socket会收到Window=0的信息，停止发送数据。

对于上游的算子，停止向socket buffer 写数据之后，Netty达到high watermark也停止写数据，最终ResultSubPartition被填满，消耗完所以可以申请到的LocalBufferPool 与 NetworkBufferPool。

于是数据拥塞不断地向上游传递，形成反压。

基于TCP流控机制实现反压，技术上可行，但是有两个缺陷:

1. TaskManager管理的多个subtask, 会复用TCP连接向下游发送数据。一个subtask出现了数据拥塞，会影响其它的subtask，导致整个TaskManager都不能向下游写数据。
2. TCP处于传输层，基于TCP实现流控，会导致反压传播路径比较长，生效延迟比较大。

为了解决这些缺陷，在Flink1.5版本之后，引入了基于Credit的反压机制，在Flink应用层面实现流量控制。

下游的InputChannel从上游的ResultPartition接收数据的时候，会基于当前已经缓存的数据量，以及可申请到的LocalBufferPool与NetworkBufferPool，计算出一个Credit值返回给上游。上游基于Credit的值，来决定发送多少数据。Credit就像信用卡额度一样，不能超支。

当下游发生数据拥塞时，Credit减少值为0，于是上游停止数据发送。拥塞压力不断向上游传导，形成反压。

从流到批

上文提到，流式数据是批数据的一种特殊形式，流可以看成有边界的批。

流比批多了一个时间维度，使得流式处理的复杂度提升了一个数量级。所以利用成熟批处理引擎(如spark steaming)来处理流数据，只能实现近似处理。而利用成熟的流处理引擎来处理批数据，则类似降维攻击，理论上可以比较容易实现。

将批处理作为流处理的一种特殊形式，实现流批一体(stream batch unified)的处理引擎，是Flink社区一直以来的目标。在Flink1.9之前，针对流处理和批处理，分别抽象出了DataStreamAPI和DataSetAPI，期望在API层面实现流批统一。

在Flink1.9之后，社区merge了阿里巴巴的Blink分支，迎来了一次架构升级，统一使用一套引擎来处理流式任务和批任务，在上层API和底层处理引擎都实现了流批一体的目标。

更多的细节可以参考这篇文章。

总结

在系统诞生之初，正确地定义问题，对核心概念提出有力的抽象，通过合理的架构设计将复杂的问题分而治之，并给未来的功能留下充分的扩展空间，那么系统就可以沿着正确的轨道不断发展和进化，最终成长为一个优秀的系统。

Flink正是一个这样的优秀系统，能够正确、实时、高吞吐地实现流式处理。

但是任何一个系统都有边界，都有其适用的场景。不能正确地理解系统的边界，就会陷入查理芒格所说的铁锤人理论:在手里拿着个锤子的人眼里，看什么都像是钉子。

官方文档和博客，通常只会介绍系统有哪些功能，在哪些场景表现优异，但是很少会提及哪些功能是当前未实现的，哪些场景是当前系统不适用的。这部分知识，需要我们深入学习系统的原理架构之后，结合实际使用经验去领悟。

对于Flink系统来说，当我们决定引入Flink做实时数据处理的时候，可以多问自己一个问题: 用后端应用程序来做这个事情行不行, Flink可以带来什么额外的收益？ 比如在OLTP场景，对数据进行随机读取，并逐条进行处理的场景，使用后端应用程序来处理看起来更加合适。而在OLAP场景，对流式数据进行聚合统计，用Flink处理就更加合适。

理解了原理和架构之后，让我们深入到实现细节，一起来看一看Flink的源码吧~