深入理解Flink ---- End-to-End Exactly-Once语义

上一篇文章所述的Exactly-Once语义是针对Flink系统内部而言的.

那么Flink和外部系统(如Kafka)之间的消息传递如何做到exactly once呢?

 

问题所在:

如上图,当sink A已经往Kafka写入了数据,而sink B fail.

根据Flink的exactly once保证,系统会回滚到最近的checkpoint,

但是sink A已经把数据写入到kafka了.

Flink无法回滚kafka的state.因此,kafka将在之后再次接收到一份同样的来自sink A的数据,

这样的message delivery便成为了at least once

 

Solution ---- Two phase commit

Flink采用Two phase commit来解决这个问题.

Phase 1: Pre-commit

Flink的JobManager向source注入checkpoint barrier以开启这次snapshot.

barrier从source流向sink.

每个进行snapshot的算子成功snapshot后,都会向JobManager发送ACK.

当sink完成snapshot后, 向JobManager发送ACK的同时向kafka进行pre-commit.

Phase 2:Commit

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.

Sink接收到这个通知后, 就向kafka进行commit,正式把数据写入到kafka

 

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

 

Flink的two phase commit实现 ---- 抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction

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

转载：https://www.cnblogs.com/tuowang/p/9025266.html