Flink异步Async I/O

Async I/O的原理和基本用法

简单的来说，使用 Async I/O 对应到 Flink 的 API 就是 RichAsyncFunction 这个抽象类实现里面的3个方法
1. open（初始化）
2. asyncInvoke（数据异步调用）
3. close（停止的一些操作）

　　使用Async I/O的模板方法：

/**
 * An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback.
 */
classAsyncDatabaseRequestextendsRichAsyncFunction<String, Tuple2<String, String>> {

    /** The database specific client that can issue concurrent requests with callbacks */
    private transient DatabaseClient client;

    @Override
    publicvoidopen(Configuration parameters) throws Exception {
        client = new DatabaseClient(host, post, credentials);
    }

    @Override
    publicvoidclose() throws Exception {
        client.close();
    }

    @Override
    publicvoidasyncInvoke(String key, final ResultFuture<Tuple2<String, String>> resultFuture) throws Exception {

        // issue the asynchronous request, receive a future for result
        final Future<String> result = client.query(key);

        // set the callback to be executed once the request by the client is complete
        // the callback simply forwards the result to the result future
        CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {

            @Override
            public String get() {
                try {
                    return result.get();
                } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                    // Normally handled explicitly.
                    return null;
                }
            }
        }).thenAccept( (String dbResult) -> {
            resultFuture.complete(Collections.singleton(new Tuple2<>(key, dbResult)));
        });
    }
}

// create the original stream
DataStream<String> stream = ...;

// apply the async I/O transformation
DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream =
    AsyncDataStream.unorderedWait(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100);

假设一个场景是需要进行异步请求其他数据库，那么要实现一个通过异步I/O来操作数据库还需要三个步骤:

　　1、实现用来分发请求的AsyncFunction

　　2、获取操作结果的callback，并将它提交到AsyncCollector中

　　3、将异步I/O操作转换成DataStream　

其中的两个重要的参数：
Timeouttimeout 定义了异步操作过了多长时间后会被丢弃，这个参数是防止了死的或者失败的请求 
Capacity 这个参数定义了可以同时处理多少个异步请求。虽然异步I/O方法会带来更好的吞吐量，但是算子仍然会成为流应用的瓶颈。超过限制的并发请求数量会产生背压

　  还有几个需要注意的点：

使用Async I/O，需要外部存储有支持异步请求的客户端。
使用Async I/O，继承RichAsyncFunction(接口AsyncFunction<in, out="">的抽象类)，重写或实现open(建立连接)、close(关闭连接)、asyncInvoke(异步调用)3个方法即可。
使用Async I/O, 最好结合缓存一起使用，可减少请求外部存储的次数，提高效率。
Async I/O 提供了Timeout参数来控制请求最长等待时间。默认，异步I/O请求超时时，会引发异常并重启或停止作业。如果要处理超时，可以重写AsyncFunction#timeout方法。
Async I/O 提供了Capacity参数控制请求并发数，一旦Capacity被耗尽，会触发反压机制来抑制上游数据的摄入。
Async I/O 输出提供乱序和顺序两种模式。
- 乱序
  - 用AsyncDataStream.unorderedWait(...) API，每个并行的输出顺序和输入顺序可能不一致。
- 顺序
  - 用AsyncDataStream.orderedWait(...) API，每个并行的输出顺序和输入顺序一致。为保证顺序，需要在输出的Buffer中排序，该方式效率会低一些。
使用Async十分需要注意的几个点：

　　　　外部数据源必须是异步客户端：　　
　　　　　　如果是线程安全的，你可以不加 transient 关键字，初始化一次。
　　　　　　否则，你需要加上 transient，不对其进行初始化，而在 open 方法中，为每个 Task 实例初始化一个。
　　　　当异步访问完成时，方法中多了一个 CompletableFuture，，需要调用其方法进行处理。比如

redisFuture.thenAccept(new Consumer<String>() {
            @Override
            public void accept(String value) {
                future.complete(Collections.singletonList(Row.of(key, value)));
            }
        });

例子如下：

public classAsyncIOFunctionTest{
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        env.setParallelism(1);

        Properties p = new Properties();
        p.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

        DataStreamSource<String> ds = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<String>("order", new SimpleStringSchema(), p));
        ds.print();

        SingleOutputStreamOperator<Order> order = ds
                .map(new MapFunction<String, Order>() {
                    @Override
                    public Order map(String value) throws Exception {
                        return new Gson().fromJson(value, Order.class);
                    }
                })
                .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<Order>() {
                    @Override
                    public long extractAscendingTimestamp(Order element) {
                        try {
                            return element.getOrderTime();
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        return 0;
                    }
                })
                .keyBy(new KeySelector<Order, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Order value) throws Exception {
                        return value.getUserId();
                    }
                })
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10)))
                .maxBy("orderTime");

        SingleOutputStreamOperator<Tuple7<String, String, Integer, String, String, String, Long>> operator = AsyncDataStream
                .unorderedWait(order, new RichAsyncFunction<Order, Tuple7<String, String, Integer, String, String, String, Long>>() {

                    private Connection connection;

                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        super.open(parameters);
                        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
                        connection = DriverManager.getConnection("url", "user", "pwd");
                        connection.setAutoCommit(false);
                    }

                    @Override
                    public void asyncInvoke(Order input, ResultFuture<Tuple7<String, String, Integer, String, String, String, Long>> resultFuture) throws Exception {
                        List<Tuple7<String, String, Integer, String, String, String, Long>> list = new ArrayList<>();
                        // 在 asyncInvoke 方法中异步查询数据库
                        String userId = input.getUserId();
                        Statement statement = connection.createStatement();
                        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("select name,age,sex from user where userid=" + userId);
                        if (resultSet != null && resultSet.next()) {
                            String name = resultSet.getString("name");
                            int age = resultSet.getInt("age");
                            String sex = resultSet.getString("sex");
                            Tuple7<String, String, Integer, String, String, String, Long> res = Tuple7.of(userId, name, age, sex, input.getOrderId(), input.getPrice(), input.getOrderTime());
                            list.add(res);
                        }

                        // 将数据搜集
                        resultFuture.complete(list);
                    }

                    @Override
                    public void close() throws Exception {
                        super.close();
                        if (connection != null) {
                            connection.close();
                        }
                    }
                }, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS,100);

        operator.print();


        env.execute("AsyncIOFunctionTest");
    }
}

例子中在的异步请求
- open()中创建连接对象　　
- 在RichAsyncFunction的asyncInvoke()方法中，直接查询数据库操作，并将数据返回出去。　　
- 在close()方法中关闭连接

posted @ 2021-04-18 22:19 愿无违阅读(1265) 评论(0) 编辑收藏举报

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