Flink流处理（二）- 流处理基本概念
1. Dataflow Programming
在讨论流处理的基本概念之前，我们首先介绍一下数据流编程（dataflow programming）的基本概念与术语。
数据流图
数据流程序一般在由数据流图表示，数据流图描述了数据如何在操作之间流动。在数据流图中，节点被称为operator，代表计算；边代表数据依赖。
Operator是dataflow 应用中的基本单元，它们从输入消费数据，在之上执行计算，并生产数据提供给下一步处理。
没有输入的operators 称为数据源（data sources），没有输出的operator称为数据接收器（data sink）。一个dataflow graph 必须有至少一个data source以及一个data sink。例如：
类似上图的dataflow graph 称为逻辑的（logical）数据流图，因为它们从高层的视角展示了计算逻辑。在执行时，逻辑图会被转换为物理图（physical dataflow graph），具体的执行逻辑会在物理数据流图中给出，如下图：
例如，如果我们使用分布式处理引擎，每个operator可能有多个并行的任务跑在不同的物理机器上。逻辑图表示了执行的逻辑，而物理图表示了具体的任务。
数据并行与任务并行
数据并行是指：将输入数据做partition，然后使用多个同样的task并行处理数据的子集。数据并行的意义在于将数据分散到多个计算节点上。
任务并行是指：有多个不同的task任务并行处理相同的或不同的数据。任务并行的意义在于更好的使用集群中的计算资源。
数据交换策略
数据交换策略定义了：在physical dataflow graph中，数据条目如何分发到task 中。下面是几种常见的数据交换策略：
- 前向（forward）策略：从一个task发送数据到另一个接受task。如果两个task均在一个机器上，则可以避免网络传输
- 广播（broadcast）策略：数据发送到所有并行task中。此策略涉及到数据复制及网络传输，所以较为消耗资源
- key-based 策略：根据key做partition，使具有相同key 的条目可以被同一个task处理
- 随机（random）策略：随机均匀分布数据到task中，均衡集群计算负载
2. 并行流处理
在了解以上概念后，我们接下来讨论并行流处理。首先，我们定义数据流（data stream）：数据流是一个（可能）无限的事件序列。
延迟与吞吐
对于批处理应用，我们一般关注的是一个job的整个执行时间，或是处理引擎需要多长时间读数据、计算、以及写入结果。而流处理应用是持续运行的，并且输入数据可能是无限的，所以对于整个应用的执行时间其实并没有太多关注。但是，流处理程序在处理高频率的事件输入的同时，还必须要在输入数据后尽可能快的提供结果。我们使用延迟（latency）与吞吐（throughput）来衡量这个需求。
延迟
延迟表示的是处理一个event所需要的时间。本质上，它是从：接受到event -> 到处理完此event -> 并在结果中有体现，这段时间。举个例子，假设你去咖啡店买咖啡，前面有人排队，在到你点完单后，店里会做咖啡，做好后叫号，然后你来取，取完后开始喝。这里的latency指的就是从你进咖啡店开始，一直到你喝到第一口咖啡的间隔时间。
在data streaming 中，latency由时间衡量，例如毫秒。根据application的不同，你可能会关注平均延迟、最高延迟、或是百分位数延迟（percentile latency）。例如：平均延迟为10ms，表示events平均在10ms内被处理。而百分位 95 的延迟为10ms表示的是有95% 的events在10ms内被处理。平均延迟值隐藏了处理延迟的分布，可能会难以定位问题。例如：如果咖啡师在为你准备咖啡时用光了牛奶，则你不得不去等待咖啡师去拿牛奶，这里你的咖啡会有更大的延迟，但是其他大部分用户并不会受到影响。
对于大部分流应用来说（例如系统告警、欺诈检测、网络监控等），保证低延迟至关重要。低延迟在流处理中是一个重要的特性，它是实现“实时”应用的基础。当前主流的流处理器（如Flink），可以提供低至几毫秒的延迟。相对而言，传统的批处理系统的延迟可一般会达到几分钟到几小时不等。在批处理中，首先需要的是将events收集为batch，然后再处理它。所以它的延迟取决于batch中最后一个event到达的时间，以及batch 的大小。真正的流处理并不引入这种延迟，所以可以实现真正的低延迟。在真正的流模型中，events在到达流系统后可以被立即处理，此时的延迟反应的是：在此event上执行的操作时间。
吞吐
吞吐用于衡量系统的处理能力：处理率。也就是说，它可以告诉我们，系统在每个时间片内可以处理多少个events。以咖啡店为例，如果咖啡店从早上7点开到晚上7点，每天服务600个客户，则它的平均吞吐为 50个顾客/每小时。在流系统中，我们需要延迟尽可能的低，而吞吐尽可能的高。
吞吐由每个时间单位内处理的evnets衡量。这里需要注意的是：处理速率取决于events的到达速率。低吞吐并不能完全说明系统性能低。在流系统中，一般希望确保系统最高能处理events的速率。也就是说，我们主要关心的是确定吞吐的峰值（peak throughput）：在系统处于最高负载时的性能极限。为了更好地理解顶峰吞吐（peak throughput），我们考虑一个流处理应用，它一开始并不接收任何输入，所以此时并不小号任何系统资源。当第一个event到来时，它会立即（尽量）以最小的latency 处理。例如你是咖啡馆开门的第一个顾客，店员会立即为你去做咖啡。在理想情况下，你会希望随着更多events的进入，latency 可以保持较小值不发生太大的变动。然而，一旦输入的events到达某个速率，使得系统资源被完全使用时，就不得不开始缓存（buffering）events。拿咖啡店举例，在中午的时候，人流量会特别大，达到了咖啡店的顶峰，则这时候就需要开始排队了。这时候系统即达到了它的peak throughput，而更大的event rate只会使得latency变得更糟。如果系统继续以更高的速率接收输入（超过了它可以处理的速率），缓冲区可能会爆掉，并导致数据丢失。常规的解决方案是背压（backpressure），并有不同的策略去处理。
延迟 vs 吞吐
在这里需要明确的是，延迟与吞吐并不是两个互相独立的指标。如果事件到达数据处理管道的事件较长，便无法保证高吞吐。类似的，如果系统的性能较低，则events 会被缓存并等待，直到系统有能力处理。
再次以咖啡店为例，首先比较好理解的是，在负载低的时候，可以达到很好的一个latency。例如咖啡店里你是第一个也是唯一的一个顾客。但是在咖啡店较忙的时候，顾客就需要排队等待，此时的latency即会增加。另外一个影响延迟的因素（并继而影响到吞吐）是处理一个事件的时间。例如咖啡店为每个顾客做咖啡所消耗的时间。假设在一个圣诞节，咖啡师需要在每杯咖啡上画一个圣诞老人。也就是说，每杯咖啡制作的时间会增加，导致每个顾客在咖啡店消耗更多的时间，最终使得整体吞吐下降。
那是否可以同时达到低延迟与高吞吐？在咖啡店的例子中，你可以招聘更有经验的咖啡师，让做咖啡的效率更高。这里主要考量的地方是：减少延迟以增加吞吐。如果一个系统执行的操作更快，则它就可以在同一时间内处理更多的event。另外的方法是招聘更多的咖啡师，让同一时间有更多的客户被服务到。在流处理管道中，通过使用多个stream并行处理events，在获取更低的延时的同时，也可以在同一时间内处理更多的events。
References：
Vasiliki Kalavri, Fabian Hueske. Stream Processing With Apache Flink. 2019
