文章目录：
1. Apache Flink 应用程序中的 Exactly-Once 语义
2. Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义
3. 示例 Flink 应用程序启动预提交阶段
4. 在 Flink 中实现两阶段提交 Operator
5. 总结
Apache Flink 自2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入了一个重要的里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction（相关的 Jira）。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过 Flink 来构建端到端的 Exactly-Once 程序成为可能。同时支持一些数据源（source）和输出端（sink），包括 Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一个抽象层，用户只需要实现少数方法就能实现端到端的 Exactly-Once 语义。
有关 TwoPhaseCommitSinkFunction 的使用详见文档: TwoPhaseCommitSinkFunction。或者可以直接阅读 Kafka 0.11 sink 的文档: kafka。
接下来会详细分析这个新功能以及Flink的实现逻辑，分为如下几点。
描述 Flink checkpoint 机制是如何保证Flink程序结果的 Exactly-Once 的
显示 Flink 如何通过两阶段提交协议与数据源和数据输出端交互，以提供端到端的 Exactly-Once 保证
通过一个简单的示例，了解如何使用 TwoPhaseCommitSinkFunction 实现 Exactly-Once 的文件输出
Flink 应用程序中的 Exactly-Once 语义
当我们说『Exactly-Once』时，指的是每个输入的事件只影响最终结果一次。即使机器或软件出现故障，既没有重复数据，也不会丢数据。
Flink 很久之前就提供了 Exactly-Once 语义。在过去几年中，我们对 Flink 的 checkpoint 机制有过深入的描述，这是 Flink 有能力提供 Exactly-Once 语义的核心。Flink 文档还提供了该功能的全面概述。
在继续之前，先看下对 checkpoint 机制的简要介绍，这对理解后面的主题至关重要。
一次 checkpoint 是以下内容的一致性快照：
应用程序的当前状态
输入流的位置
Flink 可以配置一个固定的时间点，定期产生 checkpoint，将 checkpoint 的数据写入持久存储系统，例如 S3 或 HDFS 。将 checkpoint 数据写入持久存储是异步发生的，这意味着 Flink 应用程序在 checkpoint 过程中可以继续处理数据。
如果发生机器或软件故障，重新启动后，Flink 应用程序将从最新的 checkpoint 点恢复处理； Flink 会恢复应用程序状态，将输入流回滚到上次 checkpoint 保存的位置，然后重新开始运行。这意味着 Flink 可以像从未发生过故障一样计算结果。
在 Flink 1.4.0 之前，Exactly-Once 语义仅限于 Flink 应用程序内部，并没有扩展到 Flink 数据处理完后发送的大多数外部系统。Flink 应用程序与各种数据输出端进行交互，开发人员需要有能力自己维护组件的上下文来保证 Exactly-Once 语义。
为了提供端到端的 Exactly-Once 语义 - 也就是说，除了 Flink 应用程序内部， Flink 写入的外部系统也需要能满足 Exactly-Once 语义 - 这些外部系统必须提供提交或回滚的方法，然后通过 Flink 的 checkpoint 机制来协调。
分布式系统中，协调提交和回滚的常用方法是两阶段提交协议。在下一节中，我们将讨论 Flink 的 TwoPhaseCommitSinkFunction 是如何利用两阶段提交协议来提供端到端的 Exactly-Once 语义。
Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义
我们将介绍两阶段提交协议，以及它如何在一个读写 Kafka 的 Flink 程序中实现端到端的 Exactly-Once 语义。Kafka 是一个流行的消息中间件，经常与 Flink 一起使用。Kafka 在最近的 0.11 版本中添加了对事务的支持。这意味着现在通过 Flink 读写 Kafka ，并提供端到端的 Exactly-Once 语义有了必要的支持。
Flink 对端到端的 Exactly-Once 语义的支持不仅局限于 Kafka ，您可以将它与任何一个提供了必要的协调机制的源/输出端一起使用。例如 Pravega，来自 DELL/EMC 的开源流媒体存储系统，通过 Flink 的 TwoPhaseCommitSinkFunction 也能支持端到端的 Exactly-Once 语义。
在今天讨论的这个示例程序中，我们有：
从 Kafka 读取的数据源（ Flink 内置的 KafkaConsumer）
窗口聚合
将数据写回 Kafka 的数据输出端（ Flink 内置的 KafkaProducer ）
要使数据输出端提供 Exactly-Once 保证，它必须将所有数据通过一个事务提交给 Kafka。提交捆绑了两个 checkpoint 之间的所有要写入的数据。这可确保在发生故障时能回滚写入的数据。但是在分布式系统中，通常会有多个并发运行的写入任务的，简单的提交或回滚是不够的，因为所有组件必须在提交或回滚时“一致”才能确保一致的结果。Flink 使用两阶段提交协议及预提交阶段来解决这个问题。
在 checkpoint 开始的时候，即两阶段提交协议的“预提交”阶段。当 checkpoint 开始时，Flink 的 JobManager 会将 checkpoint barrier（将数据流中的记录分为进入当前 checkpoint 与进入下一个 checkpoint ）注入数据流。
brarrier 在 operator 之间传递。对于每一个 operator，它触发 operator 的状态快照写入到 state backend。
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数据源保存了消费 Kafka 的偏移量(offset)，之后将 checkpoint barrier 传递给下一个 operator。
这种方式仅适用于 operator 具有『内部』状态。所谓内部状态，是指 Flink statebackend 保存和管理的 -例如，第二个 operator 中 window 聚合算出来的 sum 值。当一个进程有它的内部状态的时候，除了在 checkpoint 之前需要将数据变更写入到 state backend ，不需要在预提交阶段执行任何其他操作。Flink 负责在 checkpoint 成功的情况下正确提交这些写入，或者在出现故障时中止这些写入。
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示例 Flink 应用程序启动预提交阶段
但是，当进程具有『外部』状态时，需要作些额外的处理。外部状态通常以写入外部系统（如 Kafka）的形式出现。在这种情况下，为了提供 Exactly-Once 保证，外部系统必须支持事务，这样才能和两阶段提交协议集成。
在本文示例中的数据需要写入 Kafka，因此数据输出端（ Data Sink ）有外部状态。在这种情况下，在预提交阶段，除了将其状态写入 state backend 之外，数据输出端还必须预先提交其外部事务。
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当 checkpoint barrier 在所有 operator 都传递了一遍，并且触发的 checkpoint 回调成功完成时，预提交阶段就结束了。所有触发的状态快照都被视为该 checkpoint 的一部分。checkpoint 是整个应用程序状态的快照，包括预先提交的外部状态。如果发生故障，我们可以回滚到上次成功完成快照的时间点。
下一步是通知所有 operator，checkpoint 已经成功了。这是两阶段提交协议的提交阶段，JobManager 为应用程序中的每个 operator 发出 checkpoint 已完成的回调。
数据源和 windnow operator 没有外部状态，因此在提交阶段，这些 operator 不必执行任何操作。但是，数据输出端（Data Sink）拥有外部状态，此时应该提交外部事务。
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我们对上述知识点总结下：
一旦所有 operator 完成预提交，就提交一个 commit。
如果至少有一个预提交失败，则所有其他提交都将中止，我们将回滚到上一个成功完成的 checkpoint 。
在预提交成功之后，提交的 commit 需要保证最终成功 - operator 和外部系统都需要保障这点。如果 commit 失败（例如，由于间歇性网络问题），整个 Flink 应用程序将失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，还会尝试再提交。这个过程至关重要，因为如果 commit 最终没有成功，将会导致数据丢失。
因此，我们可以确定所有 operator 都同意 checkpoint 的最终结果：所有 operator 都同意数据已提交，或提交被中止并回滚。
在 Flink 中实现两阶段提交 Operator
完整的实现两阶段提交协议可能有点复杂，这就是为什么 Flink 将它的通用逻辑提取到抽象类 TwoPhaseCommitSinkFunction 中的原因。
接下来基于输出到文件的简单示例，说明如何使用 TwoPhaseCommitSinkFunction 。用户只需要实现四个函数，就能为数据输出端实现 Exactly-Once 语义：
beginTransaction - 在事务开始前，我们在目标文件系统的临时目录中创建一个临时文件。随后，我们可以在处理数据时将数据写入此文件。
preCommit - 在预提交阶段，我们刷新文件到存储，关闭文件，不再重新写入。我们还将为属于下一个 checkpoint 的任何后续文件写入启动一个新的事务。
commit - 在提交阶段，我们将预提交阶段的文件原子地移动到真正的目标目录。需要注意的是，这会增加输出数据可见性的延迟。
abort - 在中止阶段，我们删除临时文件。
我们知道，如果发生任何故障，Flink 会将应用程序的状态恢复到最新的一次 checkpoint 点。一种极端的情况是，预提交成功了，但在这次 commit 的通知到达 operator 之前发生了故障。在这种情况下，Flink 会将 operator 的状态恢复到已经预提交，但尚未真正提交的状态。
我们需要在预提交阶段保存足够多的信息到 checkpoint 状态中，以便在重启后能正确的中止或提交事务。在这个例子中，这些信息是临时文件和目标目录的路径。
TwoPhaseCommitSinkFunction 已经把这种情况考虑在内了，并且在从 checkpoint 点恢复状态时，会优先发出一个 commit 。我们需要以幂等方式实现提交，一般来说，这并不难。在这个示例中，我们可以识别出这样的情况：临时文件不在临时目录中，但已经移动到目标目录了。
在 TwoPhaseCommitSinkFunction 中，还有一些其他边界情况也会考虑在内，请参考 Flink 文档了解更多信息。
总结
总结下本文涉及的一些要点：
Flink 的 checkpoint 机制是支持两阶段提交协议并提供端到端的 Exactly-Once 语义的基础。
这个方案的优点是: Flink 不像其他一些系统那样，通过网络传输存储数据 - 不需要像大多数批处理程序那样将计算的每个阶段写入磁盘。
Flink 的 TwoPhaseCommitSinkFunction 提取了两阶段提交协议的通用逻辑，基于此将 Flink 和支持事务的外部系统结合，构建端到端的 Exactly-Once 成为可能。
从 Flink 1.4.0 开始，Pravega 和 Kafka 0.11 producer 都提供了 Exactly-Once 语义；Kafka 在0.11版本首次引入了事务，为在 Flink 程序中使用 Kafka producer 提供 Exactly-Once 语义提供了可能性。
Kafka 0.11 producer的事务是在 TwoPhaseCommitSinkFunction 基础上实现的，和 at-least-once producer 相比只增加了非常低的开销。
这是个令人兴奋的功能，期待 Flink TwoPhaseCommitSinkFunction 在未来支持更多的数据接收端。
转自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3Mzg4OTMyNQ==&mid=2247483737&idx=1&sn=666557f58ee7be285e3edcc08a386fde&chksm=fd3b8f1bca4c060dbf0af968f3e871d7e3e734c4d23859ff66ab2cbc064036249245d4129368&xtrack=1&scene=90&subscene=93&sessionid=1558483923&clicktime=1558483932&ascene=56&devicetype=android-25&version=2700043a&nettype=WIFI&abtest_cookie=BAABAAoACwASABMABgAjlx4AVpkeAMaZHgDcmR4A%2BJkeAAOaHgAAAA%3D%3D&lang=zh_CN&pass_ticket=3QYkRaqlS27lCm7tC4NENdPcU7WhFO0wuwvcaH8DF%2B0Qlx9BMXZd6uAp2lFq6p1P&wx_header=1