【Flink】第五篇：checkpoint【2】

2022-03-31 10:59:52 浏览数 (1)

本文主要讨论两个问题：

  • Flink两阶段提交（2PC）的缺陷？
  • 为什么上游Flink程序明明开启了checkpoint，下游Kafka消费者还可以实时消费上游Sink的kafka消息，好像没有发生因为上游checkpoint而可能存在的延迟消费现象？

问题一

Flink两阶段提交（2PC）的缺陷？

在上一篇文章「checkpoint【1】」中，我们讨论过在2PC过程的每个阶段出现故障时Flink的处理方式：

  • Phase 1: Pre-commit 预提交阶段
  1. Flink 的 JobManager 向 source 注入 checkpoint barrier 以开启这次 snapshot
  2. barrier 从 source 流向 sink
  3. 每个进行 snapshot 的算子成功 snapshot 后,都会向 JobManager 发送 ACK
  4. 当 sink 完成 snapshot 后, 向 JobManager 发送 ACK 的同时向 kafka 进行 pre-commit
  • Phase 2: Commit分支
  1. 当 JobManager 接收到所有算子的 ACK 后，就会通知所有的算子这次 checkpoint 已经完成（同步提交上游Topic的offset）
  2. Sink接收到这个通知后, 就向 kafka 进行 commit, 正式把数据写入到kafka
  • Phase 2: rollback分支

不同阶段 fail over 的 recovery 举措：

  1. 在pre-commit前fail over，系统恢复到最近的checkponit
  2. 在pre-commit后，commit前fail over，系统恢复到刚完成pre-commit时的状态

这里少一种情况：

在JobManager发送给所有算子commit操作后，因为网络等原因fail over，只有一部分算子接受到了commit请求。本质上因为，Flink算子并没有对commit的成功与否和JobManager进行ACK。

2PC的并不是完美的，2PC并不是完美的，他存在着同步阻塞问题、单点故障问题、无法100%保证数据一致性等问题。上述bug也正式2PC算法的缺陷之一：无法100%保证数据一致性。

3PC在2PC基础上加入了一些补偿机制，例如，如果参与者没有收到协调者的消息时，他不会一直阻塞，过一段时间之后，他会自动执行事务。这种策略就可以解决因为网络异常，各算子一致阻塞等待JobManager的第二阶段的commit/abort通知。但是，一般情况下我们并不会对Flink进行这种级别的二次开发。那在实际情况中我们如何应对这种可能会引起数据不一致的情况呢？

那么，Flink是如何通知到我们这种情况的？如果commit失败了（比如网络中断引起的故障），整个flink程序也因此失败，它会根据用户的重启策略重启，可能还会有一个尝试性的提交。这个过程非常严苛，因为如果提交没有最终生效，会导致数据丢失。

Kafka SQL/Table UML

官方给出的自定义Flink SQL/Table Source/Sink的UML关系图如下，

Kafka SQL/Table的核心类有：

KafkaDynamicTableFactory

KafkaDynamicSource

KafkaDynamicSink

FlinkKafkaConsumer

FlinkKafkaProducer

FlinkKafkaProducer中枚举了数据投递的语义：Semantic.EXACTLY_ONCE，Flink生产者将在Kafka事务中写入所有消息，该事务将在检查点上提交给Kafka。在这种模式下， FlinkKafkaProducer建立一个FlinkKafkaInternalProducer池。在每个检查点之间创建一个Kafka事务，该事务在notifyCheckpointComplete(long)上notifyCheckpointComplete(long)。如果检查点完成通知延迟运行，则FlinkKafkaProducer可能会耗尽池中的FlinkKafkaInternalProducer。在这种情况下，任何后续的snapshotState(FunctionSnapshotContext)请求都将失败，并且FlinkKafkaProducer将继续使用前一个检查点的FlinkKafkaInternalProducer。为了减少检查点失败的机会，有四个选项：

  1. 减少最大并发检查点数
  2. 使检查点更可靠（以便更快完成）
  3. 增加检查点之间的延迟
  4. 增加FlinkKafkaInternalProducer池的大小

从源码角度解读2PC

1. 2PC -> beginTransaction

FlinkKafkaProducer.KafkaTransactionState beginTransaction()

对于每个检查点，我们都会创建一个新的FlinkKafkaInternalProducer以便新事务不会与在先前检查点期间创建的事务发生冲突（ producer.initTransactions()确保我们获得了新的producerId和epoch计数器）

FlinkKafkaInternalProducer是一个FlinkSink衔接KafkaProducer的类，代理KafkaProducer，并且implements Producer 默认初始化5个，本质是一个核心线程默认5个的线程池

代码语言：javascript复制
FlinkKafkaInternalProducer<byte[], byte[]> producer = createTransactionalProducer();
producer.beginTransaction();

2. 2PC -> preCommit

代码语言：javascript复制
void preCommit(FlinkKafkaProducer.KafkaTransactionState transaction)
  调用：
  flush(transaction);
    调用：kafkaClient#flush
    kafkaProducer.flush();

3. 2PC -> commit

代码语言：javascript复制
void commit(FlinkKafkaProducer.KafkaTransactionState transaction)
  调用：FlinkKafkaInternalProducer
  transaction.producer.commitTransaction();
    调用：kafkaClient#commitTransaction
    kafkaProducer.commitTransaction();

4. 2PC -> abort

代码语言：javascript复制
void abort(FlinkKafkaProducer.KafkaTransactionState transaction)
  调用：FlinkKafkaInternalProducer
  transaction.producer.abortTransaction();
    调用：kafkaClient#commitTransaction
    kafkaProducer.abortTransaction();

5. TwoPhaseCommitSinkFunction

代码语言：javascript复制
TwoPhaseCommitSinkFunction<IN, TXN, CONTEXT> extends RichSinkFunction<IN> implements CheckpointedFunction, CheckpointListener
// 预提交先前创建的事务。预提交必须采取所有必要步骤，为将来可能发生的提交准备事务。在此之后，事务可能仍会中止，但是基础实现必须确保对已
// 预先提交的事务的提交调用将始终成功。通常，实现涉及刷新数据
preCommit

// 提交预先提交的交易。如果此方法失败，则将重新启动Flink应用程序，并为同一事务再次调用recoverAndCommit(Object) 。
commit

// 失败会调用recoverAndAbort
abort

6. 总结

Flink的2PC实现：抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction有4个方法:

1. beginTransaction()

开启事务.创建一个临时文件.后续把原要写入到外部系统的数据写入到这个临时文件

2. preCommit()

flush并close这个文件,之后便不再往其中写数据.同时开启一个新的事务供下个checkponit使用

3. commit()

把pre-committed的临时文件移动到指定目录

4. abort()

删除掉pre-committed的临时文件

问题二

没有延迟的下游kafka消费者现象

刚开始用Flink SQL做Flink-Kafka端到端exactly once测试时，很疑惑一个问题：上游Flink SQL Sink到Kafka某个topic，然后在console中实时消费这个topic的数据，在程序中明明设置了exactly-once，为什么console中会实时消费数据，而不是像预想的那样成批的消费checkpoint（n，n 1）之间的数据。

思路：

1. 直接在上述源码分析中的FlinkKafkaProducer打断点调试，因为这里是Flink SQL实现Sink Kafka必由之路。

发现这里语义居然不是exactly-once，而是at least-once（默认），分析可能是设置方式不对，之前我是在Flink Stream API中设置了语义，

代码语言：javascript复制
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings envSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().useBlinkPlanner().build();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, envSettings);
env.enableCheckpointing(1000L * 5, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

后查阅资料发现在Fink SQL设置exactly-once是在table DDL中设置

代码语言：javascript复制
// 定义 Kafka sink 的语义。
// 有效值为 'at-least-once'，'exactly-once' 和 'none'。
sink.semantic = exactly-once

2. 在DDL中设置exactly-once语义后，现象还是和原来一样。

断点调式源码的commit方法，发现确实存在commit这个动作，但是在解开断点之前，console居然已经消费到了消息！那么查阅资料为什么会消费到上游kafka还没有commit的消息，结果是kafka也有自己的事务隔离级别。如果先使得下游不能消费上游还未提交的消息效果，需要在下游的kafka消费端设置事务隔离级别：

将所有从 Kafka 中消费记录的应用中的 isolation.level 配置项设置成实际所需的值（read_committed 或 read_uncommitted，后者为默认值）。

3. 需要在下游消费端设置事务的隔离级别为：read_committed。

困惑、初心与曙光

为什么checkpoint、「精确一次」？

故障冗余（数据一致性）

为什么流式计算？

低延迟、实时性（性能、可用性）

为什么不一条数据一次checkpoint？

checkpoint代价太大（目前的软硬件技术性能瓶颈）

最终，又走到了问题漩涡的中心，又是CAP类似的平衡问题……

但是，有没有其他路可走？

at least-once 幂等的sink端

= 没有延迟的exactly-once

flink 大数据 kafka sql

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