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「有状态的流式解决」概念解析
流式解决
流式解决简略地说就是一个无穷尽的数据源在继续的收数据，以代码作为数据处理的根底逻辑，而后输入，这就是流式解决的基本原理。
分布式流式解决
Stream 须要做分区，设置雷同的 Key，并让同样的 Key 流到一个 computition instance 做雷同的运算。
有状态分布式流式解决
代码中定义了变量 X，X 在数据处理过程会进行读写操作，变量 X 会影响最初的后果输入。比方计算每个使用者呈现的次数，次数即所谓的状态。
Apache Flink 的劣势
状态容错
作为有状态分布式流式解决引擎，咱们会思考到容灾问题，而且心愿是准确一次的状态容错保障，因为如果批改超过了一次就意味着数据引擎产生的后果是不牢靠的。于是咱们开始思考以下几点问题：
- 怎么确保状态领有准确一次（Exactly-once guarantee）的容错保障？
- 在分布式场景下怎么为领有多个本地状态的 operator 产生 grobal consistent snapshot？
- 最重要的是，怎么在不中断的前提下继续一直地产生快照呢？
简略场景的准确一次容错办法
咱们能够思考最简略的应用场景，比方是在繁多的 Flink Process 中进行运算，咱们想到能够用“笨办法”，每解决完一笔计算就累计一次状态，进行一次快照，就能确保准确一次。
分布式状态容错
假如在分布式场景下，进行多个本地状态的运算。当初咱们引入一个 Checkpoint 的概念，将每个 Opeartor 的状态保留在 Checkpoint 中，并且将 Checkpoint 传入共享的 DFS 中。如果任何一个 Process 挂掉，就能够从三个残缺的 Checkpoint 将所有运算值得状态复原。Checkpoint 的存在使整个 Process 可能实现在分布式环境中的 Exactly-once。
分散式快照（Distributed Snapshots）办法
对于 Flink 如何在不中断运算的情况下继续产生 Global consistent snapshot？引入 Checkpoint barrier N 的概念，Flink 首先会在 job manager 触发 Checkpoint，Checkpoint 触发后会在 Datastream 中会安插 Checkpoint barrier N。
当数据源收到 Checkpoint barrier N 后会将自已的状态保留好，Checkpoint barrier N 跟着数据流动到 Opeartor1 之后，Opeartor1 将数据记录在状态中，同样当 Checkpoint barrier N 流到 Opeartor2，Opeartor2 也会将数据反映到状态上。以上能够看到 Checkpoint barrier N 实现了一个残缺的表格，这个表格叫做 Distributed Snapshots，即分布式快照。
Flink job manager 能够触发其余的 Checkpoint，比方 Checkpoint N + 1，Checkpoint N + 2, 等也能够同步进行。正是利用这种机制，能够在不阻挡运算的情况下继续的产生 Checkpoint。
状态保护
JVM Heap 状态后端：适宜数量较小的状态，JVM Heap 状态后端每一次运算时都要读取状态，用 Java object read/writes 进行读写，不会产生较大代价，但当 Checkpoint 须要将运算值的状态放入 Distributed Snapshots 时就须要进行序列化了。
RocksDB 状态后端：这是一种 out of core 的状态后端，使用者去读取状态的时候会通过磁盘，相当于将状态保护在磁盘里，与之对应的代价可能就是每次读取状态时，都须要通过序列化和反序列化的过程。
Event Time
咱们要思考一个很重要的问题，Event Time 怎么能力确定曾经收到残缺运算所须要的数据，并输入运算后果？这个工夫点就是 Event Time 解决问题的精华。
Flink 实际上是用 watermarks 来实现 Event Time 的性能。Watermarks 其精华在于，当某个运算值收到带有工夫戳“T”的 watermarks 时，就意味着它不会接管到新的数据了。应用 watermarks 的益处在于能够精确预估收到数据的截止工夫。
状态保留与迁徙
流式解决利用无时无刻不在运行，所以在运维上有几个考量：变更底层代码逻辑、修 bug 或是降级 Flink 版本，从新定义利用、计算的平行化水平等，咱们该怎么保留状态进行数据迁徙。
Checkpoint 完满合乎以上需要，不过 Flink 中还有另外一个名词叫做 Savepoint。Savepoint 产生的原理是在 Checkpoint barrier 流动到所有的 Pipeline 中 手动插入 从而产生分布式快照，这些分布式快照点即 Savepoint。Savepoint 跟 Checkpoint 的差异在于，检查点是 Flink 在运行中利用分布式快照继续周期性的产生 Checkpoint，而 Savepoint 则是手动产生的 Checkpoint。
当实现变更时，能够间接从 Savepoint 复原、执行。当执行复原时须要留神：在变更利用的过程中流仍在继续运行，如 Kafka 在继续收集材料，所以当从 Savepoint 复原时，Savepoint 保留着那一时刻 Checkpoint 产生的工夫以及 Kafka 过后所对应的地位。所以它须要复原到最新的数据，但无论是任何运算，Event Time 都能够确保最初产生的后果完全一致。