专家带你吃透 Flink 架构：一个新版 Connector 的实现

前言

Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka、jdbc、hive、hbase、elasticsearch、file system 等常见的 connector，此外 Flink 还提供了灵活的机制方便开发者开发新的 connector。对于 source connector 的开发，有基于传统的 SourceFunction 的方式和基于 Flink 改进计划 FLIP-27 的 Source 新架构的方式。本文首先介绍基于 SourceFunction 方式的不足，接着介绍 Source 新架构以及其设计上的深层思考，然后基于 Flink 1.13 ，以从零开发一个简单的 FileSource connector 为例，介绍开发 source connector 的基本要素，尽量做到理论与实践相结合，加深大家的理解。

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Source 旧架构

在 Flink 1.12 之前，开发一个 source connector 通过实现 SourceFunction 接口来完成，官方给出的通用的实现模式如下：当 source 开始发送数据时，run 方法被调用，其参数 SourceContext 用于发送数据。run 方法是一个无限循环，通过一个标识 isRunning 来跳出循环结束 source。批模式和流模式通常需要不同的处理逻辑，例如示例的批模式通过一个计数器来结束批数据。此外，还需要通过 checkpoint 锁来保证状态更新和数据发送的原子性。值得一提的是，Flink 在 SourceFunction 之上抽象出了 InputFormatSourceFunction，开发者只需要实现 InputFormat，批模式 source connector（如 HBase）通常基于 InputFormat 实现，当然 InputFormat 也可以用于流模式，在一定程度上体现了批流融合的思想，但整体上来看至少在接口层面上流批并没有完全一致。

代码语言：txt复制

  public class ExampleCountSource implements SourceFunction<Long>, CheckpointedFunction {
      private long count = 0L;
      private volatile boolean isRunning = true;

      private transient ListState<Long> checkpointedCount;

      public void run(SourceContext<T> ctx) {
          while (isRunning && count < 1000) {
              // this synchronized block ensures that state checkpointing,
              // internal state updates and emission of elements are an atomic operation
              synchronized (ctx.getCheckpointLock()) {
                  ctx.collect(count);
                  count  ;
              }
          }
      }

      public void cancel() {
          isRunning = false;
      }

      public void initializeState(FunctionInitializationContext context) {
          this.checkpointedCount = context
              .getOperatorStateStore()
              .getListState(new ListStateDescriptor<>("count", Long.class));

          if (context.isRestored()) {
              for (Long count : this.checkpointedCount.get()) {
                  this.count  = count;
              }
          }
      }

      public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) {
          this.checkpointedCount.clear();
          this.checkpointedCount.add(count);
      }
 }

在基于 SourceFunction 的开发模式下，以 Kafka Source 为例，见下图，FlinkKafkaConsumer 为 SourceFunction 的实现类，该类中集中了 kafka partition 发现逻辑（KafkaPartitionDiscoverer）、数据读取逻辑（KafkaFetcher）、基于阻塞队列实现的生产者消费者模型（KafkaConsumerThread -> Handover -> SourceContext）等等。

我们可以发现，这种开发模式存在如下不足：

首先对于批模式和流模式需要不同的处理逻辑，不符合批流融合的业界趋势。
数据分片（例如 kafka partition、file source 的文件 split）和实际数据读取逻辑混合在 SourceFunction 中，导致复杂的实现。
数据分片在接口中并不明确，这使得很难以独立于 source 的方式实现某些功能，例如事件时间对齐（event-time alignment）、分区 watermarks（per-partition watermarks）、动态数据分片分配、工作窃取（work stealing）。
没有更好的方式来优化 Checkpoint 锁，在锁争用下，一些线程（例如 checkpoint 线程）可能无法获得锁。
没有通用的构建模式，每个源都需要实现自行实现复杂的线程模型，这使得开发和测试一个新的 source 变得困难，也提高了开发者对现有 source 的作出贡献的门槛。

有鉴于此，Flink 社区提出了 FLIP-27 的改进计划，并在 Flink 1.12 实现了基础框架，在 Flink 1.13 中 kafka、hive 和 file source 已移植到新架构，开源社区的 Flink CDC connector 2.0 也基于新架构实现。

Source 新架构

基于 FLIP-27 的 Source 新架构如上图所示，由两个主要部件组成：SplitEnumerator 和 SourceReader。SplitEnumerator 负责数据分片和分配，SourceReader 则负责具体分片数据的读取。当一个新的分片被 SplitEnumerator 添加到 SourceReader，首先初始化分片状态并放入状态哈希表中，然后分片被分配给 SplitReader 读取数据。读取的数据以小批量模式封装于 RecordsWithSplitIds 并放置于中间队列 Queue，这种批量数据模式可以提高性能。SourceReader 从 Queue 中获取一批数据，遍历每一条数据，并查找数据相应的分片状态，数据和分片状态一并传递给 RecordEmitter，RecordEmitter 先把数据传递给 SourceOutput，然后更新分片状态。状态哈希表中的状态在 checkpoint 时持久化到状态存储。

Source 新架构具有以下特点。

数据分片与数据读取分离。例如在 FileSource 中，SplitEnumerator 负责列出所有的文件，并有可能把文件按块或者范围进行切分，SourceReader 则负责具体的文件/块的数据读取。又例如在 KafkaSource 中，SplitEnumerator 负责发现需要读取的 kafka partition，SourceReader 则负责具体 partition 数据的读取。

批流融合。基于新架构开发的 Source 既可以工作于批模式也可以工作于流模式，批仅仅是有界的流。大多数情况下，只有 SplitEnumerator 需要感知数据源是否有界。例如对于 FileSource，批模式下 SplitEnumerator 只需要一次性的列出目录下的所有文件，流模式下则需要周期性的列出所有文件，并为新增的文件生成数据分片。对于 KafkaSource，批模式下 SplitEnumerator 列出处有的 partition，并把每个 partition 的当前最新的数据偏移作为数据分片的结束点，流模式下 SplitEnumerator 则把无穷大作为 partition 数据分片的结束点，即会持续的读取每个 partition 的新增数据，流模式下还可以周期性的监测 partition 的变化并为新增的 partitition 生成数据分片。

双向通信。SplitEnumerator 运行在 JobManager，SourceReader 运行在 TaskManager，SplitEnumerator 和 SourceReader 之间可以双向通信，SourceReader 可以主动向 SplitEnumerator 请求数据分片实现 pull 模式的数据分片分配（例如 FileSource），SplitEnumerator 也可以把数据分片直接分配给 SourceReader 实现 push 模式的分配（例如 KafkaSource）。此外，根据需要还可以定制化一些消息实现 SplitEnumerator 和 SourceReader 之间的交互需求。基于双向通信的能力，比较容易实现事件时间对齐（event-time alignment）的功能，实现数据分片之间事件时间的均衡推进。

通用线程模型。考虑到外部数据源系统的客户端 API 调用方式的差异（阻塞、非阻塞、异步），SourceReader 在设计上支持单分片串行读取、多分片多路复用、多分片多线程三种模式。Flink 1.13 内核的 SingleThreadMultiplexSourceReaderBase/SingleThreadFetcherManager 抽象出的框架支持前两种线程模型，开发者基于此开发 source connector 变得容易。例如 FileSource 采用了单分片串行读取模式，在一个数据分片读取后，再向 SplitEnumerator 请求新的数据分片。KafkaSource 采用了多分片多路复用模式，SplitEnumerator 把启动时读取的 partition 列表和定期监测时发现的新的 partition 列表批量分配给 SourceReader，SourceReader 使用 KafkaConsumer API 读取所有分配到的 partition 的数据。

容错。SplitEnumerator 和 SourceReader 通过 Flink 的分布式快照机制持久化状态，发生异常时从状态恢复。通常 SplitEnumerator 状态保存了未分配的数据分片，SourceReader 状态保存了分配的数据分片以及分片读取状态（例如 kafka offset，文件 offset）。例如流模式下 FileSource 的 SplitEnumerator 状态保存了未分配的分片以及处理过的文件列表，并定期监测文件列表的变化，为新增文件生成数据分片；SourceReader 状态保存了当前读取的分片信息和文件读取 offset。

FileSource 开发实践

下面我们进入实际操作阶段，基于新架构开一个简单的 FileSource connector，该 connector 工作于流模式，读取指定目录下的文件，并定期监测新增文件。

初始化项目

1. 我们使用 IntelliJ IDEA 作为开发工具，并按照 Flink 编码规范配置 IntelliJ IDEA，在菜单栏选择 "File -> New -> Project..."，填写必要的信息，按照提示操作完成项目创建。

2. 在 pom.xml 文件添加必要的 Flink 依赖。

3. Flink 基于 Java SPI 机制l发现和加载自定义 connector，我们在 resources 目录下创建目录 META-INF/services，并在该目录下创建文件 org.apache.flink.table.factories.Factory，文件内容为：

代码语言：javascript复制

com.tencent.cloud.oceanus.connector.file.table.FileDynamicTableFactory

4. 创建 Java 类 com.tencent.cloud.oceanus.connector.file.table.FileDynamicTableFactory 实现 DynamicTableSourceFactory。

5. 现在，我们项目初始化已经完成，可以在 IntelliJ IDEA 项目右侧选择 "Maven -> flink-connector-files -> LifeCyle -> package" 构建项目，能够在 target 目录下正确构建出名为 flink-connector-files-1.0.0.jar 的二进制包。

Connector 开发

我们按照 Flink 官方的自定义 connector 开发文档来一步步完成 FileSource connector 的开发。

Metadata 层

简单起见，我们的 connector 只支持按行读取指定目录的文件，在 SQL 语句中按如下方式使用 connector。

代码语言：javascript复制

CREATE TABLE test (
  `line` STRING
) WITH (
  'connector' = 'file',
  'path' = 'file:///path/to/files'
);

Planning 层

创建类 FileDynamicTableFactory，添加自定义 connector 标识 file和参数 path。校验参数并创建 FileDynamicSource。
FileDynamicSource 创建 Runtime 层的 FileSource。

Runtime 层

FileSource

实现 Source 接口，需要三个类型参数：第一类型参数为 Source 输出数据类型，由于我们的 connector 用于 SQL 作业场景，这里设置为 RowData 类型。第二个类型参数为数据分片类型 SourceSplit。第三个类型参数为 SplitEnumerator checkpoint 数据类型。

FileSource 是一个工厂类，用于创建 SplitEnumerator、SourceReader、数据分片序列化器、SplitEnumerator checkpoint 序列化器。

FileSourceSplit

实现 SourceSplit。该类保存了数据分片 id、文件路径、数据分片起始位置的文件偏移（我们这里整个文件作为一个数据分片，不再细分，因此偏移始终为 0）、文件长度、文件读取进度（恢复时从该位置继续数据读取）。

FileSourceSplitSerializer

数据分片序列化器，对 FileSourceSplit 序列化和反序列化。数据分片在从 SplitEnumerator 传输到 SourceReader，以及被 SourceReader checkpoint 持久化时都需要序列化。

PendingSplitsCheckpoint

SplitEnumerator checkpoint 数据，保存了未分配的分片以及处理过的文件列表。

PendingSplitsCheckpointSerializer

SplitEnumerator checkpoint 序列化器，对 PendingSplitsCheckpoint 序列化和反序列化。

FileSourceEnumerator

定期监测目录下的文件，生成数据分片，并分配给 SourceReader。Flink 内核提供了定时回调接口

SplitEnumeratorContext#callAsync 方便我们使用。这里我们采用 pull 模式的数据分片分配策略。

FileSourceReader

继承自 SingleThreadMultiplexSourceReaderBase，在读取完一个数据分片（文件）后再向 FileSourceEnumerator 请求下一个分片。我们需要实现数据分片状态初始化接口 initializedState，当新的数据分片加入时会调用该接口。实现接口 toSplitType，把可变的数据分片状态 FileSourceSplitState 转换为不可变的数据分片 FileSourceSplit ，checkpoint 时会调用该接口得到最新状态的 FileSourceSplit 并持久化。 FileSourceRecordEmitter 发送数据到下游，并更新 FileSourceSplitState 的分片读取进度。具体分片数据读取逻辑在 FileSourceSplitReader 实现，这里我们简单的每次读取一行数据。

Connector 测试

基本功能

1. 从 Flink 官网下载已经编译好的二进制包 Apache Flink 1.13.3 for Scala 2.11 (asc, sha512) 并解压，进入解压后的目录。拷贝我们开发的 connector 二进制包 flink-connector-files-1.0.0.jar（点击下载）到 lib 目录。

代码语言：javascript复制

tar -zxvf flink-1.13.3-bin-scala_2.11.tgz
cd flink-1.13.3
cp flink-connector-files-1.0.0.jar lib/ -avi

2. 启动本地集群。可在本地浏览器里打开 http://localhost:8081 进入 Flink UI 验证集群是否启动成功。

代码语言：javascript复制

./bin/start-cluster.sh

3. 创建测试数据目录，我们的 connector 从该目录下读取文件。然后进入 sql client 命令行。

代码语言：javascript复制

mkdir -p /tmp/file-connector
./bin/sql-client.sh

4. 在 sql client 命令行输入。

代码语言：javascript复制

create table `source` (
    `line` STRING
) with (
    'connector' = 'file',
    'path' = '/tmp/file-connector'
);

select * from `source`;

5. 我们往目录 /tmp/file-connector 写入几个文件测试一下，可见我们的 connector 能正常的读取文件数据。

代码语言：javascript复制

cd /tmp/file-connector
echo "Hello World" > 1.txt
echo "tencent" > 2.txt
echo "oceanus" > 3.txt  
echo "我爱我的祖国" > 4.txt

状态和容错

1. 在 Flink 配置 conf/flink-conf.yaml 添加状态存储配置，设置 checkpoint 和 savepoint 目录，checkpoint 时间间隔，以及 Flink 重启策略。

代码语言：txt复制

state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: file:///tmp/flink-checkpoints
state.savepoints.dir: file:///tmp/flink-savepoints
execution.checkpointing.interval: 30s
restart-strategy: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 30
restart-strategy.fixed-delay.delay: 5s

2. 重启集群，并重新进入 sql client 命令行。

代码语言：txt复制

./bin/stop-cluster.sh
./bin/start-cluster.sh
./bin/sql-client.sh

3. 重新提交作业。

代码语言：txt复制

create table `source` (
    `line` STRING
) with (
    'connector' = 'file',
    'path' = '/tmp/file-connector'
);

select * from `source`;

4. 这次我们准备一个大的数据文件 bigfile.txt，例如有上千万行，拷贝文件到目录 /tmp/file-connector 。

5. 在浏览器输入 http://localhost:8081 进入 Flink UI 界面，点击 'Running Jobs'，可看到我们正在运行的作业，点击作业进入作业详情，选择 Checkpoints 标签页，然后选择 History 的子标签页，点击右侧的 Refresh 按钮。

6. 在观察到一次成功的 checkpoint 之后，我们重启 taskmanager。

代码语言：txt复制

./bin/taskmanager.sh stop
./bin/taskmanager.sh start

7. 稍等一会儿，我们可在 Flink UI 里观察到作业从 checkpoint 恢复的信息。

8. 同时我们在 taskmanager 日志里可观察到作业恢复时的数据分片信息包含 checkpoint 时保存的文件读取 offset 信息。

FileSource 开发实践总结

作为流计算领域的事实标准，Flink 有着优秀的架构设计，其强大的可扩展能力让我们开发一个自定义 connector 变得简单。Flink 社区的文档也非常丰富和详细，这里我们按照 Flink 自定义 connector 开发文档，基于 FLIP-27 的 Source 新架构开发了一个简单 FileSource connector，并演示了其基本功能和错误恢复功能。我们在开发新的 connector 时可以多参考社区已有 connector 的设计和开发模式，甚至可以对现有 connector 进行功能增强来满足需求。我们这里的 FileSource connector 就是参考内核的 filesystem connector，进行了简化以方便大家理解。内核的 filesystem connector 不支持同一个文件的增量数据读取，如果我们实际业务场景一定需要这种能力，我们可以给 filesystem connector 添加该功能并贡献到社区。

总结

本文首先介绍了 Flink Source Connector 开发时基于传统的 SourceFunction 方式的不足，接着介绍了 FLIP-27 的 Source 新架构特点及其优势，然后基于新架构从零开发了一个简单的 FileSource connector，介绍开发 source connector 的基本要素。最后，欢迎大家猛击（ 1元秒杀）体验流计算 Oceanus，免费学习 Flink。

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状态和容错

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