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1.02022.3.8文章首发
本文基于Flink 1.14代码进行剖析。

0.前言

前阵子在生产上碰到了一个诡异景象：全量作业无奈失常进行，日志中充斥着java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id container xxxx(HOSTNAME:PORT) timed out的报错。

场景为Oracle全量抽取至Hive，数据会流过Kafka，数据量为T级别，依据工夫字段每天做一个分区。报错的Job负责抽取Kafka的数据并写至Hive，应用的是TableAPI。

1.排查思路

这个问题报到我这边的时候，有同学曾经排查过一轮了。依据网上搜寻，会告知你可能是yarn的压力过大、网络短暂不稳固等，能够调大heartbeat.timeout来缓解这个问题，经调整改问题并未解决。

另外一个说法会告知你是GC频繁的起因。倡议调整内存，调整后，确实有肯定的成果（使出问题的工夫变慢）。那很显然和代码有关系了。

因为之前一个版本同步数据都没有出问题，因而开始寻找最近代码的改变，找了几圈下来并没有找到可疑的代码。登时感觉有点头皮发麻。于是让现场的同学切换到上个版本持续做全量，景象依旧会产生。

这时我就有点狐疑生产环境的个性了——比方数据个性，但现场的同学告知我数据并没有什么非凡之处。于是我要了一份现场的HeapDump，丢到了剖析软件上进行查看，发现org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Bucket的对象特地多。

于是看了一下Bucket对象的定义：

/** * A bucket is the directory organization of the output of the {@link StreamingFileSink}. * * <p>For each incoming element in the {@code StreamingFileSink}, the user-specified {@link * BucketAssigner} is queried to see in which bucket this element should be written to. */@Internalpublic class Bucket<IN, BucketID> {

好家伙。一个目录一个对象，此时此刻我曾经对现场的同学告知我的“数据没有什么非凡之处”产生了狐疑，不过为了实锤，我还是跟了一遍代码：

|-- HiveTableSink   \-- createStreamSink|-- StreamingFileSink  \-- initializeState|-- StreamingFileSinkHelper  \-- constructor|-- HadoopPathBasedBulkFormatBuilder  \-- createBuckets|-- Buckets  \-- onElement  \-- getOrCreateBucketForBucketId

过了一遍代码当前，心里便有了数。问了下现场，同步的数据时间跨度是不是特地大，现场同学确认后，时间跨度为3年多。于是倡议升高时间跨度，或者升高分区工夫。最终将全量批次进行切分后解决了这个问题。

2. 解决问题后的好奇

如果每个目录都会产生一个Bucket，那如果运行一个流作业，岂不是迟早碰到雷同的问题。这么不言而喻的问题，社区的大神们必定早就想到了，好奇心驱使着我寻找答案——直到看到了这段代码：

    public void commitUpToCheckpoint(final long checkpointId) throws IOException {        final Iterator<Map.Entry<BucketID, Bucket<IN, BucketID>>> activeBucketIt =                activeBuckets.entrySet().iterator();        LOG.info(                "Subtask {} received completion notification for checkpoint with id={}.",                subtaskIndex,                checkpointId);        while (activeBucketIt.hasNext()) {            final Bucket<IN, BucketID> bucket = activeBucketIt.next().getValue();            bucket.onSuccessfulCompletionOfCheckpoint(checkpointId);            if (!bucket.isActive()) {                // We've dealt with all the pending files and the writer for this bucket is not                // currently open.                // Therefore this bucket is currently inactive and we can remove it from our state.                activeBucketIt.remove();                notifyBucketInactive(bucket);            }        }    }

做Checkpoint后的提交时，这里会依据Bucket是否处于沉闷状态来决定是否移除在内存中保护的数据结构。

那么怎么才算沉闷呢？代码很简短：

    boolean isActive() {        return inProgressPart != null                || !pendingFileRecoverablesForCurrentCheckpoint.isEmpty()                || !pendingFileRecoverablesPerCheckpoint.isEmpty();    }

接下来就是讲清楚这三个的触发条件了。

2.1 inProgressPart == null

该对象的类型为InProgressFileWriter，触发条件和FileSystem的滚动策略非亲非故。

/** * The policy based on which a {@code Bucket} in the {@code Filesystem Sink} rolls its currently * open part file and opens a new one. */@PublicEvolvingpublic interface RollingPolicy<IN, BucketID> extends Serializable {    /**     * Determines if the in-progress part file for a bucket should roll on every checkpoint.     *     * @param partFileState the state of the currently open part file of the bucket.     * @return {@code True} if the part file should roll, {@link false} otherwise.     */    boolean shouldRollOnCheckpoint(final PartFileInfo<BucketID> partFileState) throws IOException;    /**     * Determines if the in-progress part file for a bucket should roll based on its current state,     * e.g. its size.     *     * @param element the element being processed.     * @param partFileState the state of the currently open part file of the bucket.     * @return {@code True} if the part file should roll, {@link false} otherwise.     */    boolean shouldRollOnEvent(final PartFileInfo<BucketID> partFileState, IN element)            throws IOException;    /**     * Determines if the in-progress part file for a bucket should roll based on a time condition.     *     * @param partFileState the state of the currently open part file of the bucket.     * @param currentTime the current processing time.     * @return {@code True} if the part file should roll, {@link false} otherwise.     */    boolean shouldRollOnProcessingTime(            final PartFileInfo<BucketID> partFileState, final long currentTime) throws IOException;}

这三个接口别离对应在某些状况下，是否应该敞开以后关上的文件：

  • shouldRollOnCheckpoint：做Checkpoint之前查看。
  • shouldRollOnEvent：依据以后的状态查看是否应该敞开。比方以后的buffer大小是否超过了限度。
  • shouldRollOnProcessingTime：查看以后关上工夫是否太长来盘判断合乎敞开的条件。

2.2 pendingFileRecoverablesForCurrentCheckpoint isNotEmpty

其中的元素也是依据RollingPolicy来触发的，不做过多的解释。

2.3 pendingFileRecoverablesPerCheckpoint isNotEmpty

基于pendingFileRecoverablesForCurrentCheckpoint isNotEmpty。用字典来保留一个CheckpointId与List<InProgressFileWriter.PendingFileRecoverable>的关系。

2.4 非沉闷Bucket

联合后面的条件来说，其实就是曾经敞开并做完所有Checkpoint的目录，则为非沉闷Bucket。查看的机会个别是：

  1. Task从新复原时，从StateBackend中读取之前的状态，并做查看
  2. 做完Checkpoint后，会进行一次查看

当Bucket变成非沉闷状态时，会做一次告诉Inactive的告诉。告知上游该分区的数据已提交，变成可读状态。见issue：artition commit is delayed when records keep coming

3. FileSystemConnector中的整洁架构

在理解完上文的知识点后，我关注到了有这么一个Proposal：FLIP-115: Filesystem connector in Table。依据这个Proposal，我简略的翻阅了一下相干的源码，发现其实现也是一种整洁架构的体现。

在下面咱们曾经进行过源码剖析了，接下来咱们就外面的形象设计以及职责、分层进行剖析：

|-- HiveTableSink  #Table级API，负责对外，用户能够间接调用|-- StreamingFileSink  #Streaming 级API，也能够对外，位于TableAPI下方|-- StreamingFileSinkHelper #集成了对于TimeService的逻辑，便于定期敞开Bucket；以及对于数据到Bucket的散发。这个类也被AbstractStreamingWriter应用，正文上也倡议复用于 RichSinkFunction or StreamOperator|-- BucketsBuilder #场景中调到的具体类是HadoopPathBasedBulkFormatBuilder，这个类会关注Buckets的具体实现以BucketWriter的具体实现|-- Buckets #这是一个治理Bucket生命周期的类。其中有几个要害成员对象  |-- BucketWriter  #会对应具体的FileSystem实现与写入的Format  |-- RolingPolicy  #滚动策略，后面提到过，不再深刻探讨  |-- BucketAssigner #决定每个元素输入到哪个Bucket中。比方是key还是date等等  |-- BucketFactory #负责每个Bucket的创立

因为职责切分粒度较细，数据的流转逻辑与内部具体实现是解耦的，咱们举几个例子：

  1. 如果咱们要基于本人的DSL来调用Hive的写入，那么只须要写个和HiveTableSink相似的HiveDSLSink。
  2. 如果一个数仓（数据湖）始终在减少本人底层的文件系统的反对，那么当第一套代码构筑结束时，后续只须要实现相应的BucketWriter和FileSystem即可。
  3. 如果一个数仓（数据湖）始终在减少本人反对的Format，那么当第一套代码构筑结束时，后续只须要实现相应的BucketWriter即可。

基于这种设计，外围逻辑往往不会产生变动，并将容易变动的局部隔离开来，整个模块的品质将更容易失去保障。