流計算也能像數(shù)據(jù)庫那樣保證數(shù)據(jù)不丟失嗎？

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為何要保證流計算中的數(shù)據(jù)不丟失？

在領(lǐng)域，有些應(yīng)用的對系統(tǒng)的可用性要求不那么苛刻，允許在系統(tǒng)異常時丟失一些數(shù)據(jù)。比如，實時推薦系統(tǒng)或業(yè)務(wù)質(zhì)量實時監(jiān)測系統(tǒng)因系統(tǒng)原因或應(yīng)用程序故障而不能提供實時服務(wù)，在故障過程中流數(shù)據(jù)未進行處理就丟失了。這類場景對少量數(shù)據(jù)丟失是可容忍的，一是因為它們處理不是關(guān)鍵交易（不直接影響賬戶、交易、訂單等核心數(shù)據(jù)）；二是因為系統(tǒng)恢復(fù)后再處理“過時”數(shù)據(jù)意義已經(jīng)不大，如客戶已經(jīng)離開特定的商圈，系統(tǒng)還拿“過時”的位置信息向他推薦商品會讓客戶體驗很差。

然而，很多實時處理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的丟失是不容忍的，要求對所有數(shù)據(jù)至少處理一次或準(zhǔn)確地處理一次。如CDR話單實時處理，實時計費等應(yīng)用要求所有數(shù)據(jù)至少且至多處理一次，因為一旦出錯就會造成損失。

如何做到“至少處理一次”？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫依賴日志、事務(wù)控制、Checkpoint等技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的ACID。而Streams流計算采用了“一致區(qū)域（Consistent Region）”機制實現(xiàn)流數(shù)據(jù)“至少處理一次”。

什么是一致區(qū)域

在應(yīng)用程序中定義的sub-graph（或叫Region），一旦有tuple流入該區(qū)域就要保證該tuple經(jīng)過了所有Operator的至少一次處理，那么該區(qū)域就是“一致區(qū)域”。

什么是一致狀態(tài)

在一致區(qū)域里的所有流的所有元組tuples全部經(jīng)過一致區(qū)域里的operators完全處理的當(dāng)前狀態(tài)。

下圖中的左邊是由3個Operator組成的應(yīng)用，tuple經(jīng)過op1處理后分布輸出到op2和op3，右邊表示tuple提交的時間軸。根據(jù)“一致狀態(tài)”的定義，第一條虛線所捕獲的狀態(tài)是“一致的”，即當(dāng)前時刻的tuples都在3個Operators處理并提交。第二條和第三條虛線所捕獲的狀態(tài)是不一致的，因為在捕獲每個Operator狀態(tài)那個時間點，同一個tuple并未在一致區(qū)域內(nèi)的完全處理完成。

一致區(qū)域的特點

• 一致區(qū)域的第一個operator必須能重發(fā)數(shù)據(jù)。
• 一致區(qū)域保證每一條數(shù)據(jù)至少被處理一次（at-least-once）。
• 一致區(qū)域里的所有operators要滿足如下條件之一，則保證每個元組僅被處理一次（Exactly Once）：
• 能夠?qū)⒆陨淼臓顟B(tài)和交互的外部系統(tǒng)的狀態(tài)重置為最后一次檢查點一致狀態(tài)
• 能夠檢查重復(fù)的元組tuples，并且不予處理
• 不管處理幾次，都和第一次處理結(jié)果一樣
• 支持多線程的Operator。
• 允許用戶自定義一致區(qū)域的開始和結(jié)束（默認(rèn)沒有輸出端口的Operator是一致區(qū)域的結(jié)束）。

實現(xiàn)原理

實現(xiàn)一致區(qū)域關(guān)鍵是定時建立該區(qū)域的一致狀態(tài)。從一致區(qū)域內(nèi)的operator角度來看，建立一致狀態(tài)包含2個階段：(1)排干和(2)檢查點。當(dāng)所有Operators完成這兩個階段，則一致區(qū)域的一致狀態(tài)被成功建立。

排干/Drain - 在這個階段，Operator排干它的內(nèi)部狀態(tài)和輸出流。這意味著Operator已經(jīng)完成處理之前收到的任何元組，排出其內(nèi)部狀態(tài)并提交任何Pending的元組到其內(nèi)部緩沖區(qū)輸出流。用通俗的話講，這個Operator完成排干后，對之前收到的任何元組來說它已經(jīng)完全解放了。下游的Operator在排干完成之前，會完全處理前面Operator發(fā)送過來的元組，直到確定一致狀態(tài)。如果一個具有輸入流的Operator在一致區(qū)域，它的排干階段一定是發(fā)生在上游Operators排干完成之后和處理完所有上游排干時發(fā)過來的所有元組之后。

檢查點/checkpointing - 在這個階段,Operater序列化它的狀態(tài)到檢查點后端（后端可以是Redis或文件系統(tǒng)），這一階段總是發(fā)生排干階段之后。Streams runtime自動管理Operator的檢查點，這意味著runtime維護多個檢查點版本和自動刪除無需用于失敗恢復(fù)的檢查點。

恢復(fù)一致狀態(tài)

一旦發(fā)生異常，Streams runtime自動將一致區(qū)域恢復(fù)到最新的一致狀態(tài)。任何一個Operator的狀態(tài)重置一定是發(fā)生在其上游Operators已完成狀態(tài)重置之后。當(dāng)一致區(qū)域內(nèi)的全部Operator完成重置，這時就恢復(fù)到了一致狀態(tài)。之后就可以重放元組（最后確定一致狀態(tài)之后的的元組），這點類似數(shù)據(jù)庫的事務(wù)在rollback之后重新從第一條語句開始執(zhí)行事務(wù)。

恢復(fù)一致狀態(tài)的操作在這幾個場景下發(fā)生：1）PE crash。2）主機crash。3）PE之間的連接中斷。4）Operator發(fā)現(xiàn)并報告錯誤。5）通過人工管理介入。

關(guān)鍵技術(shù) - Chandy-Lamport算法

Chandy-Lamport算法是一個經(jīng)典的分布式快照記錄算法。

為達到一致性狀態(tài)，并且減少建立一致狀態(tài)而對性能帶來的影響，Streams使用Chandy-Lamport算法的變體來建立一個分布式的快照。該算法會考慮流連接的渠道狀態(tài)channel state和運算符的進程狀態(tài)process state永久性存儲。Streams對一致性有著嚴(yán)格的定義：每一個提交的tuple必須被處理。因此，SPL系統(tǒng)并不需要保存渠道狀態(tài)。這是因為它有效地強制任何渠道狀態(tài)在進程狀態(tài)中得到映射。

如何使用？

Streams通過操作符Operator和注釋annotations得到增強，這些操作程序和注釋允許定義在流處理期間不會丟失元組的區(qū)域，確保元組在一致區(qū)域至少被處理一次。

可在允許的操作符上使用 @consistent 注釋定義一致區(qū)域的開頭。Streams自動確定一致區(qū)域的作用域，但是您可使用 @autonomous 注釋更改該區(qū)域的結(jié)束操作符。所定義的一致區(qū)域?qū)⒍ㄆ诮⒁恢聽顟B(tài)。您的應(yīng)用程序還必須具有新的Job Control Plane操作符，該操作符將協(xié)調(diào)一致區(qū)域的排干 (draining) 和重置。具體語法如下：

@consistent( //一致區(qū)域定義

trigger={periodic|operatorDriven}, //如何觸發(fā)開始建立一個一致狀態(tài)

period=3.0, //周期

drainTimeout=30.0, //排干超時

resetTimeout=30.0, //重置超時

maxConsecutiveResetAttempts=5) //重置重試次數(shù)

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