使用flink和kafka实现端到端的Exactly Once语义

1、背景

1. Flink：1.4.0+
2. Kakfa：0.11+

使用场景：flink的source和sink都是kafka，这里的source和sink不限于kafka，可以使用任何一种提供了类似协调机制（2PC）的sink/source。

关键点：

1. Kafka source支持重新消费，手动commit
2. Kafka sink支持2PC（two-phase commit protocol）
3. Flink的checkpoint机制

2、End-to-end Exactly Once Applications with Apache Flink

kafka从0.11开始支持事务（exactly-once语义），这为实现端到端的精确一致性语义提供了支持，结合flink，介绍下如何实现End-to-end Exactly Once的应用：

一个典型例子：

1. data source从kafka消费数据
2. window聚合
3. data sink将处理后的数据写入到kafka

data sink为了提供exactly-once保证，必须将一个事务中的数据都写入到kafka，一次commit包含了2个checkpoint之间的所有的写操作，这保证了当失败时，也会回滚所有的写操作。

第一步：pre-commit阶段。

pre-commit是一次checkpoint的开始，flink的checkpoint barrier在operator中传递，当一个operator接收到barrier，触发state snapshot。

比如Kafka source会保存消费的offset，完成后传递barrier。

这个过程如果仅仅只涉及internal state（internal state是由flink保存和管理的），是没有问题的，但是如果涉及到external state，则需要外部系统提供一致性保证，外部系统必须要提供对2PC的事务支持。

当所有的operator完成了checkpoint，Pre-commit阶段就算完成了。Checkpoint的snapshot包含了整个application的状态，包括外部系统的pre-commited的external state，如果发生失败，可以回滚到最近一次成功的snapshot。

第二步：JobManager通知所有的operator，checkpoint完成了，执行commit阶段。

例子中的data source和window operator没有external state，在commit执行阶段无需额外的操作。data sink有external state，需要commit这次事务。

整个流程如下：

1. 当所有的operator完成了pre-commit（checkpoint snapshot），开启一个commit。
2. 如果有一个pre-commit失败了，其他都abort，回滚到最近一次成功的checkpoint。
3. Pre-commit成功后，所有的operator和外部系统必须保证commit执行成功，如果有失败（如网络中断）,则整个flink application fail，flink任务按重启策略重启，开始一次新的commit尝试。

3、Implementing the Two-Phase Commit Operator in Flink

基于Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction，实现一个2PC的sink，这个sink的实现机制依赖外部系统对2PC的支持：

1. beginTransaction：开始事务，做一些准备工作。
2. preCommit：预提交阶段，如临时保存等。
3. commit：提交操作。
4. abort：回滚，撤回操作。

如果pre-commit成功了但是commit没有到达operator失败就发生了，flink会将operator恢复到pre-commit时的状态，然后继续commit，我们需要提供足够的信息让flink重启后决定是commit还是abort。

 

原文：https://www.ververica.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka