Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制

大家好，今天我们将深入探讨如何在 Java Flink 和 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义，重点关注状态存储和容错机制。Exactly-Once 语义保证了每条消息在处理过程中只会被处理一次，即使在发生故障的情况下也不会重复或丢失消息。这对于金融交易、订单处理等对数据一致性要求极高的场景至关重要。

Exactly-Once 语义的挑战

实现 Exactly-Once 语义并非易事，主要面临以下挑战：

数据源 (Source) 的可靠性： 如何保证数据源在故障恢复后不会重复发送消息？
数据处理 (Processing) 的幂等性： 如何确保算子在重新执行时不会产生重复的结果？
数据存储 (State Storage) 的原子性： 如何保证状态更新和输出结果在同一事务中完成，要么全部成功，要么全部失败？
数据输出 (Sink) 的事务性： 如何保证输出到外部系统（如数据库、消息队列）的数据在故障恢复后不会重复写入？

Flink 中的 Exactly-Once 语义

Flink 提供了强大的机制来实现 Exactly-Once 语义，主要依赖以下组件：

Checkpointing： 定期将应用程序的状态快照保存到持久化存储中。
Savepoint： 手动触发的 Checkpoint，用于应用程序升级和迁移。
Two-Phase Commit (2PC)： 一种分布式事务协议，用于保证 sink 的事务性。

1. Checkpointing

Checkpointing 是 Flink 实现 Exactly-Once 语义的核心机制。它定期地将应用程序的所有状态快照保存到持久化存储（如 HDFS、S3 或 RocksDB）中。当应用程序发生故障时，可以从最近的 Checkpoint 恢复状态，从而保证数据的一致性。

Checkpoint 的工作流程如下：

Barrier 注入： Flink DataStream API 会定期在数据流中插入 Barrier。Barrier 是一种特殊的标记，用于分隔不同的 Checkpoint。
状态快照： 当算子接收到 Barrier 时，它会将自身的状态快照保存到状态后端 (State Backend) 中。状态后端可以是内存 (MemoryStateBackend)、文件系统 (FsStateBackend) 或 RocksDB (RocksDBStateBackend)。
Checkpoint 完成： 当所有算子都完成了状态快照后，Checkpoint Coordinator 会将 Checkpoint 标记为完成。
持久化存储： 完成的 Checkpoint 会被持久化存储到配置的存储系统。

代码示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 启用 Checkpointing
env.enableCheckpointing(60000); // 每 60 秒触发一次 Checkpoint

// 配置 Checkpoint 存储
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs:///flink/checkpoints");

// 可选：配置 Checkpoint 模式 (EXACTLY_ONCE 或 AT_LEAST_ONCE)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

// 可选：配置 Checkpoint 超时时间
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(120000);

// 可选：配置最大并发 Checkpoint 数
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

// 可选：配置外部ized Checkpoint 的删除策略
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

stream.map(value -> value.toUpperCase()).print();

env.execute("Flink Checkpointing Example");

配置参数说明：

参数	说明
`env.enableCheckpointing()`	启用 Checkpointing，参数为 Checkpoint 间隔时间（毫秒）。
`setCheckpointStorage()`	配置 Checkpoint 存储位置，可以是 HDFS、S3 或本地文件系统。
`setCheckpointingMode()`	配置 Checkpointing 模式，`EXACTLY_ONCE` 或 `AT_LEAST_ONCE`。`EXACTLY_ONCE` 提供最强的一致性保证，但性能相对较低。
`setCheckpointTimeout()`	配置 Checkpoint 超时时间，如果在超时时间内 Checkpoint 没有完成，则会被取消。
`setMaxConcurrentCheckpoints()`	配置最大并发 Checkpoint 数，避免同时进行多个 Checkpoint 导致性能下降。
`enableExternalizedCheckpoints()`	配置外部ized Checkpoint 的删除策略，`RETAIN_ON_CANCELLATION` 表示在任务取消时保留 Checkpoint，`DELETE_ON_CANCELLATION` 表示在任务取消时删除 Checkpoint。

2. Savepoint

Savepoint 是一种手动触发的 Checkpoint。与 Checkpoint 不同，Savepoint 不会被自动删除，可以用于应用程序的升级和迁移。通过 Savepoint，可以在不丢失状态的情况下停止和重启 Flink 应用程序。

Savepoint 的使用方法：

停止应用程序： 使用 flink stop 命令停止应用程序，并指定 Savepoint 存储路径。
```
flink stop -s hdfs:///flink/savepoints/savepoint-1 <jobId>
```
重启应用程序： 使用 flink run 命令重启应用程序，并指定 Savepoint 路径。
```
flink run -s hdfs:///flink/savepoints/savepoint-1 <flink-job.jar>
```

3. Two-Phase Commit (2PC)

Two-Phase Commit (2PC) 是一种分布式事务协议，用于保证 sink 的事务性。在 Flink 中，可以使用 TwoPhaseCommitSinkFunction 来实现 2PC。

2PC 的工作流程如下：

预提交 (Pre-commit)： Sink 接收到数据后，将数据写入临时存储，并向事务协调器 (Transaction Coordinator) 发送预提交请求。
准备 (Prepare)： 事务协调器收到所有 Sink 的预提交请求后，向所有 Sink 发送准备请求。
提交 (Commit)： 如果所有 Sink 都准备就绪，事务协调器向所有 Sink 发送提交请求。Sink 将临时存储中的数据写入最终存储。
回滚 (Rollback)： 如果任何一个 Sink 预提交失败或准备失败，事务协调器向所有 Sink 发送回滚请求。Sink 删除临时存储中的数据。

代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.TwoPhaseCommitSinkFunction;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;

public class JdbcTwoPhaseCommitSink extends TwoPhaseCommitSinkFunction<String, JdbcTransactionState, Void> {

    private final String jdbcUrl;
    private final String username;
    private final String password;
    private final String insertQuery;

    private transient Connection connection;
    private transient PreparedStatement preparedStatement;

    private transient ListState<JdbcTransactionState> transactionState;

    public JdbcTwoPhaseCommitSink(String jdbcUrl, String username, String password, String insertQuery) {
        super(new SimpleVersionedSerializer<>());
        this.jdbcUrl = jdbcUrl;
        this.username = username;
        this.password = password;
        this.insertQuery = insertQuery;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); // Replace with your JDBC driver class name
        connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
        preparedStatement = connection.prepareStatement(insertQuery);

        ListStateDescriptor<JdbcTransactionState> descriptor =
                new ListStateDescriptor<>("transactions", JdbcTransactionState.class);
        transactionState = getRuntimeContext().getListState(descriptor);
    }

    @Override
    protected void invoke(JdbcTransactionState transaction, String value, Context context) throws Exception {
        preparedStatement.setString(1, value); // Assuming the insert query has one parameter
        preparedStatement.addBatch();
    }

    @Override
    protected JdbcTransactionState beginTransaction() throws Exception {
        connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
        connection.setAutoCommit(false);
        return new JdbcTransactionState(connection);
    }

    @Override
    protected void preCommit(JdbcTransactionState transaction) throws Exception {
        preparedStatement.executeBatch();
    }

    @Override
    protected void commit(JdbcTransactionState transaction) {
        try {
            transaction.getConnection().commit();
        } catch (SQLException e) {
            rollback(transaction);
            throw new RuntimeException("Could not commit transaction", e);
        } finally {
            closeConnection(transaction.getConnection());
        }
    }

    @Override
    protected void abort(JdbcTransactionState transaction) {
        try {
            transaction.getConnection().rollback();
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException("Could not rollback transaction", e);
        } finally {
            closeConnection(transaction.getConnection());
        }
    }

    private void closeConnection(Connection connection) {
        if (connection != null) {
            try {
                connection.close();
            } catch (SQLException e) {
                // Ignore
            }
        }
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        if (preparedStatement != null) {
            preparedStatement.close();
        }
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
        super.close();
    }
}

class JdbcTransactionState {
    private final Connection connection;

    public JdbcTransactionState(Connection connection) {
        this.connection = connection;
    }

    public Connection getConnection() {
        return connection;
    }
}

代码说明：

JdbcTwoPhaseCommitSink 继承了 TwoPhaseCommitSinkFunction，并实现了 beginTransaction、invoke、preCommit、commit 和 abort 方法。
beginTransaction 方法创建一个新的数据库连接，并将其设置为手动提交模式。
invoke 方法将数据写入 PreparedStatement 的 Batch 中。
preCommit 方法执行 PreparedStatement 的 Batch，将数据写入临时存储。
commit 方法提交事务，将临时存储中的数据写入最终存储。
abort 方法回滚事务，删除临时存储中的数据。

注意事项：

需要确保数据库支持事务。
需要配置合适的 Checkpoint 间隔时间，以平衡性能和一致性。
2PC 会带来一定的性能开销，需要根据实际情况进行评估。

Kafka Streams 中的 Exactly-Once 语义

Kafka Streams 也提供了 Exactly-Once 语义的支持，主要依赖以下机制：

事务 (Transactions)： Kafka 0.11 版本引入了事务支持，Kafka Streams 基于事务实现了 Exactly-Once 语义。
幂等生产者 (Idempotent Producer)： Kafka 提供了幂等生产者，可以保证每条消息只会被写入 Kafka 一次。
读已提交 (Read Committed)： Kafka Streams 只能读取已提交的消息，避免读取到未完成的事务数据。

1. 启用 Exactly-Once 语义

在 Kafka Streams 中，可以通过配置 processing.guarantee 参数来启用 Exactly-Once 语义。

代码示例：

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-stream-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.PROCESSING_GUARANTEE_CONFIG, StreamsConfig.EXACTLY_ONCE_V2); // Enable Exactly-Once semantics

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

stream.mapValues(value -> value.toUpperCase()).to("output-topic");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

配置参数说明：

参数	说明
`StreamsConfig.PROCESSING_GUARANTEE_CONFIG`	配置处理保证，`StreamsConfig.EXACTLY_ONCE_V2` 表示启用 Exactly-Once 语义。 `EXACTLY_ONCE_V2` 采用 Kafka 事务实现，性能更好，但是需要 Kafka Broker 版本 >= 2.5。

2. Kafka Streams 的 Exactly-Once 工作流程

事务启动： Kafka Streams 应用程序启动时，会启动一个事务。
数据处理： Kafka Streams 应用程序从输入 Topic 读取数据，进行处理，并将结果写入输出 Topic。
事务提交： 当 Kafka Streams 应用程序完成一个处理周期后，会提交事务，将所有写入输出 Topic 的数据标记为已提交。
故障恢复： 如果 Kafka Streams 应用程序发生故障，会回滚未提交的事务，并从上次提交的事务位置重新开始处理。

3. 状态存储和容错

Kafka Streams 使用 Kafka 作为状态存储，并利用 Kafka 的容错机制来实现 Exactly-Once 语义。

状态存储： Kafka Streams 将状态存储在 Kafka 的内部 Topic 中。
容错： Kafka 会将内部 Topic 的数据进行复制，保证数据的可靠性。当 Kafka Streams 应用程序发生故障时，可以从 Kafka 恢复状态。

4. 幂等生产者

Kafka Streams 使用幂等生产者将数据写入 Kafka。幂等生产者可以保证每条消息只会被写入 Kafka 一次，即使在发生故障的情况下也不会重复写入。

5. 读已提交

Kafka Streams 只能读取已提交的消息。通过配置 isolation.level 参数为 read_committed，可以确保 Kafka Streams 只读取已提交的消息，避免读取到未完成的事务数据。

Exactly-Once 语义的权衡

虽然 Exactly-Once 语义提供了最强的一致性保证，但也带来一定的性能开销。在选择 Exactly-Once 语义时，需要权衡以下因素：

性能： Exactly-Once 语义会增加延迟和降低吞吐量。
资源消耗： Exactly-Once 语义需要更多的资源，如 CPU、内存和磁盘空间。
复杂性： 实现 Exactly-Once 语义需要更多的配置和代码。

在某些场景下，可以考虑使用 At-Least-Once 语义，并通过业务逻辑来保证数据的幂等性。At-Least-Once 语义的性能更好，但需要更多的开发工作。

总结

今天我们深入探讨了如何在 Java Flink 和 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义。Flink 依赖 Checkpointing 和 Two-Phase Commit 机制，Kafka Streams 则依赖 Kafka 的事务、幂等生产者和读已提交特性。虽然 Exactly-Once 语义提供了最强的一致性保证，但也需要权衡性能、资源消耗和复杂性。

理解 Exactly-Once 语义的原理和实现机制，可以帮助我们更好地构建可靠和一致的流处理应用程序。根据实际需求选择合适的语义，并进行合理的配置和优化，才能充分发挥流处理技术的优势。

希望今天的分享对大家有所帮助。谢谢！