5分彩彩金为什么说流处理即未来?

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为哪些说流处5分彩彩金置即未来? ......

本文收集自Stephan Ewen在Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》。

让让我们 好,今天我的演讲主题看似比较激进:流处置处置所有大大问题。从五种程度上来说,你会 认为五种演讲是5分彩彩金刚刚晓伟对Flink未来(详情参见上一篇文章:Apache Flink®- 重新定义计算)描述的另一5分彩彩金个多多继续。或多或少人原因 对Flink还是等待歌曲在最初的认知,觉得Flink是另一个多多流处置引擎,实际上Flink可不能能 做或多或少或多或少的工作,比如批处置,比如线程池池。接下来我会简单的说明我对Flink功能的观点,有刚刚会深入介绍另一个多多有点硬领域的应用和事件处置场景。五种场景乍看起来都在另一个多多流处置的使用场景,有刚刚在我看来,实际上它有刚刚另一个多多很有趣的流处置使用场景。

上图对为哪些流处置可不能能 处置一切作出诠释,将数5分彩彩金据看做流是另一个多多自然而又十分强大的想法。大次责数据的产生过程都在随时间生成的流,比如另一个多多Petabyte的数据不不凭空产生。哪些数据通常都在或多或少事件的积累,比如支付、将商品倒进购物车,网页浏览,传感器采样输出。

基于数据是流的想法,让让我们 对数据处置可不能能 有相应的理解。比如将过去的历史数据看做是另一个多多截止到某一时刻的有限的流,或是将另一个多多实时处置应用看成是从某另一个多多时刻刚刚刚刚开始英文处置未来到达的数据。原因 在未来某个时刻它会停止,越来越 它就变成了处置从刚刚刚刚开始英文时刻到停止时刻的有限数据的批处置。当然,它都在原因 另一个多劲运行下去,不断处置新到达的数据。五种对数据的重要理解妙招非常强大,基于五种理解,Flink可不能能 支持整个数据处置范畴内的所有场景。

最广为人知的Flink使用场景是流分析、连续处置(原因 说渐进式处置),哪些场景中Flink实时原因 近实时的处置数据,原因 收集刚刚提到的历史数据有刚刚连续的对哪些事件进行计算。晓伟在刚刚的演讲中提到另一个多多非常好的例子来说明要怎样会会样通过对Flink进行或多或少优化,进而可不能能 针对有限数据集做或多或少有点硬的处置,这使得Flink不不可不能能 很好的支持批处置的场景,从性能上来说不不可不能能 与最先进的批处置引擎相媲美。而在这根轴的另一头,是我今天的演讲将要说明的场景 – 事件驱动的应用。例如于于应用普遍占据 于任何服务原因 微服务的架构中。例如于于应用接收各例如于件(原因 是RPC调用、HTTP5分彩彩金请求),有刚刚对哪些事件作出或多或少响应,比如把商品倒进购物车,原因 加入社交网络中的某个群组。

在我进一步展开今天的演讲刚刚,你会 先对社区在Flink的传统领域(实时节析、连续处置)近期所做的工作做另一个多多介绍。Flink 1.7在2018年11月80日原因 发布。在Flink 1.7中为典型的流处置场景加入了或多或少非常有趣的功能。比如我我本人非常感兴趣的在流式SQL中带时间版本的Join。另一个多多基本想法是另一个多多多不同的流,其中另一个多多流被定义为随时间变化的参照表,越来越 是与参照表进行Join的事件流。比如事件流是另一个多多订单流,参照表是不断被更新的汇率,而每个订单不到使用最新的汇率来进行换算,并将换算的结果输出到结果表。五种例子在标准的SQL当中实际上好的反义词容易表达,但在让让我们 对Streaming SQL做了或多或少小的扩展刚刚,五种逻辑表达变得非常简单,让让我们 发现越来越 的表达有非常多的应用场景。

越来越 在流处置领域十分强大的新功能是将繁杂事件处置(CEP)和SQL相结合。CEP应用观察事件模式。比如某个CEP应用观察股市,当另一个多多多上涨后紧跟另一个多多下跌时,五种应用原因 做些交易。再比如另一个多多观察温度计的应用,当它发现有温度计在另一个多多超过90摄氏度的读数刚刚的两分钟里越来越 任何操作,原因 会进行或多或少操作。与SQL的结合使例如于于逻辑的表达也变得非常简单。

第另一个多多Flink 1.7中做了或多或少工作的功能是Schema升级。五种功能和基于流的应用紧密相关。就像你会 对数据库进行数据Schema升级一样,你会 修改Flink表中列的类型原因 重新写另一个多多列。

另外你会 简单介绍的是流处置技术不仅仅是简单对数据进行计算,这还包括了或多或少与实物系统进行事务交互。流处置引擎不到在采用不同协议的系统之间以事务的妙招移动数据,并保证计算过程和数据的一致性。五种次责功能也是在Flink 1.7中得到了增强。

以上我对Flink 1.7的新功能向让让我们 做了简单总结。下面你会 们 来看看今天我演讲的主要次责,也有刚刚利用Flink来搭建应用和服务。我将说明为哪些流处置是另一个多多搭建应用和服务原因 微服务的有趣技术。

我将从左边五种深度繁杂的图说起,让让我们 一会儿将聊或多或少其中的细节。首先让让我们 来看另一个多多理解应用简单的视角。如左图所示,另一个多多应用可不能能 是另一个多多Container,另一个多多Spring应用,原因 Java应用、Ruby应用,等等。五种应用从诸如RPC,HTTP等渠道接收请求,有刚刚妙招请求进行数据库变更。五种应用也原因 调用越来越 微服务并进行下一步的处置。让让我们 可不能能 非常自然的想到进入到应用的哪些请求可不能能 看做是个事件组成的序列,或多或少让让我们 可不能能 把它们看做是事件流。原因 哪些事件被缓占据 消息队列中,而应用会从消息队列中消费哪些事件进行处置,当应用不到响应另一个多多请求时,它将结果输出到越来越 消息队列,而请求发送方可不能能 从五种消息队列中消费得到所发送请求的响应。在这张图中让让我们 原因 可不能能 看完或多或少有趣的不同。

第另一个多多不同是在这张图中应用和数据库不再是分开的另一个多多实体,有刚刚被另一个多多有清况 的流处置应用所代替。或多或少在流处置应用的架构中,不再有应用和数据库的连接了,它们被倒进了同時 。五种做法有利有弊,但其中或多或少好处是非常重要的。首先是性能上的好处是明显的,原因 应用不再不到和数据库进行交互,处置可不能能 基于内存中的变量进行。其次五种做法有很好有刚刚很简单的一致性。

这张图被繁杂了或多或少,实际上让让我们 通常会有或多或少个应用,而都在另一个多多被隔离的应用,或多或少清况 下你的应用会更符合这张图。系统中有 个接收请求的接口,有刚刚请求被发送到第另一个多多应用,原因 会再被发到越来越 应用,有刚刚得到相应。在图中或多或少应用会消费上边结果的流。这张图原因 展示了为哪些流处置是更适合比较繁杂的微服务场景的技术。原因 或多或少刚刚系统中不不另一个多多多直接接收用户请求并直接响应的服务,通常来说另一个多多微服务不到跟或多或少微服务通信。这正如在流处置的架构中不同应用在创建输出流,同時 基于衍生出的流再创建并输出新的流。

到目前为止,让让我们 看完的内容多少还比较直观。而对基于流处置技术的微服务架构而言,让让我们 最常问的另一个多多大大问题是要怎样保证事务性?原因 系统中使用的是数据库,通常来说一定会有非常性性性成熟是什么是什么期期期期 图片 繁杂的数据校验和事务模型。这也是数据库在过去或多或少年中十分成功的原因 。刚刚刚刚开始英文另一个多多事务,对数据做或多或少操作,提交原因 注销另一个多多事务。五种机制使得数据全部性得到了保证(一致性,持久性等等)。

越来越 在流处置中让让我们 要怎样会会做到同样的事情呢?作为另一个多多优秀的流处置引擎,Flink支持了恰好一次语义,保证了每个事件只会被处置一遍。有刚刚这依然对或多或少操作有限制,这也成为了使用流处置应用的另一个多多障碍。让让我们 通过另一个多多非常简单流处置应用例子来看让让我们 可不能能 做或多或少哪些扩展来处置五种大大问题。让让我们 会看完,处置妙招觉得出奇的简单。

你会 们 以五种教科书式的事务为例子来看一下事务性应用的过程。五种系统维护了账户和其中存款余额的信息。越来越 的信息原因 是银行原因 在线支付系统的场景中用到的。假设让让我们 你会 处置例如于下面的事务:

原因 账户A中的余额大于80,越来越 从账户A中转账80元到账户B。

这是个非常简单的另一个多多账户之间进行转账的例子。

数据库对于越来越 的事务原因 有了另一个多多核心的范式,也有刚刚原子性,一致性,隔离性和持久性(ACID)。这是不不可不能能 让用户放心使用事务的多少基本保证。有了让让我们 ,用户不不担心钱在转账过程中会丢失原因 或多或少大大问题。你会 们 用五种例子来倒进流处置应用中,来让流处置应用不可不能能 提供和数据相同的ACID支持:

原子性要求另一个多多转账要不就全部完成,也有刚刚说转账金额从另一个多多账户减少,并增加到越来越 账户,要不就另一个多多账户的余额都越来越 变化。而不不只另一个多多多账户余额改变。有刚刚话语钱就会凭空减少原因 凭空增加。

一致性和隔离性是说原因 有或多或少用户同時 你会 进行转账,越来越 哪些转账行为之间应该互不干扰,每个转账行为应该被独立的完成,有刚刚完成后每个账户的余额应该是正确的。也有刚刚说原因 另一个多多用户同時 操作同另一个多多账户,系统不应该出错。

持久性指的是原因 另一个多多操作原因 完成,越来越 五种操作的结果会被妥善的保存而不不丢失。

让让我们 假设持久性原因 被满足。另一个多多流处置器有清况 ,五种清况 会被checkpoint,或多或少流处置器的清况 是可恢复的。也有刚刚说有刚刚们歌词 完成了另一个多多修改,有刚刚五种修改被checkpoint了,越来越 五种修改有刚刚持久化的。

你会 们 来看看另外另一个多多例子。设想一下,原因 让让我们 用流处置应用来实现越来越 另一个多多转账系统会占据 哪些。让让我们 先把大大问题繁杂或多或少,假设转账不不到有条件,仅仅是将80元从账户A转到账户,也有刚刚说账户A的余额减少80元而账户B的余额增加80元。让让我们 的系统是另一个多多分布式的并行系统,而都在另一个多多单机系统。简单起见让让我们 假设系统中不到两台机器,这两台机器可不能能 是不同的物理机原因 是在YARN原因 Kubernetes上不同的容器。总之它们是另一个多多不同的流处置器实例,数据分布在五种个多多流处置器上。让让我们 假设账户A的数据由其中一台机器维护,而账户B的数据有另一台机器维护。

现在让让我们 要做个转账,将80元从账户A转移到账户B,让让我们 把五种请求倒进队列中,有刚刚五种转账请求被分解为对账户A和B分别进行操作,有刚刚根据键将五种个多多操作路由到维护账户A和维护账户B的这两台机器上,这两台机器分别根据要求对账户A和账户B的余额进行改动。这并都在事务操作,而有刚刚另一个多多独立无意义的改动。一旦让让我们 将转账的请求改的稍微繁杂或多或少就会发现大大问题。

下面让让我们 假设转账是有条件的,让让我们 只想在账户A的余额足够的清况 下才进行转账,越来越 就原因 或多或少不太对了。原因 让让我们 还是像刚刚那样操作,将五种转账请求分别发送给维护账户A和B的两台机器,原因 A越来越 足够的余额,越来越 A的余额不不占据 变化,而B的余额原因 原因 被改动了。让让我们 就违反了一致性的要求。

让让我们 看完让让我们 不到首先以五种妙招统一做出是是不是不到更改余额的决定,原因 五种统一的决定中余额不到被修改,让让我们 再进行修改余额的操作。或多或少让让我们 先给维护A的余额的机器发送另一个多多请求,让它查看A的余额。让让我们 也可不能能 对B做同样的事情,有刚刚五种例子上边让让我们 不关心B的余额。有刚刚们歌词 把所有越来越 的条件检查的请求汇总起来去检验条件是是不是满足。原因 Flink越来越 的流处置器支持迭代,原因 满足转账条件,让让我们 可不能能 把五种余额改动的操作倒进迭代的反馈流当中来告诉对应的节点来进行余额修改。反之原因 条件不满足,越来越 余额改动的操作将不不被倒进反馈流。五种例子上边,通过五种妙招让让我们 可不能能 正确的进行转账操作。从五种深度上来说让让我们 实现了原子性,基于另一个多多条件让让我们 可不能能 进行全部的余额修改,原因 不进行任何余额修改。这次责依然还是比较直观的,更大的困难是在于要怎样做到并发请求的隔离性。

假设让让我们 的系统越来越 变,有刚刚系统中有 多个并发的请求。让让我们 在刚刚的演讲中原因 知道,越来越 的并发原因 达到每秒钟几十亿条。如图,让让我们 的系统原因 从另一个多多流中同時 接受请求。原因 五种个多多请求同時 到达,让让我们 像刚刚那样将每个请求拆分成多个请求,首先检查余额条件,有刚刚进行余额操作。然而让让我们 发现这会带来大大问题。管理账户A的机器会首先检查A的余额是是不是大于80,有刚刚又会检查A的余额是是不是大于80,原因 另一个多多条件都满足,或多或少两笔转账操作一定会进行,但实际上账户A上的余额原因 无法同時 完成两笔转账,而不到完成80元原因 80元的转账中的一笔。这里让让我们 不到进一步思考要怎样会会样来处置并发的请求,让让我们 不到有刚刚简单地并发处置请求,这会违反事务的保证。从五种深度来说,这是整个数据库事务的核心。数据库的专家们花了或多或少时间提供了不同处置方案,有的方案比较简单,有的则很繁杂。但所有的方案都都在越来越 容易,尤其是在分布式系统当中。

在流处置中要怎样会会处置五种大大问题呢?直觉上讲,原因 让让我们 不不可不能能 让所有的事务都按照顺序依次占据 ,越来越 大大问题就处置了,这也被成为可序列化的行态。有刚刚们歌词 当然不希望所有的请求都被依次顺序处置,这与让让我们 使用分布式系统的初衷相违背。或多或少让让我们 不到保证哪些请求最后的产生的影响看起来是按照顺序占据 的,也有刚刚另一个多多请求产生的影响是基于前另一个多多请求产生影响的基础之上的。换句话说也有刚刚另一个多多事务的修改不到在前另一个多多事务的所有修改都完成后不可不能能 进行。五种希望一件事在另一件事刚刚占据 的要求看起来不粉悉,这似乎是让让我们 刚刚在流处置中越来越 遇到过的大大问题。是的,这听上去像是事件时间。用深度繁杂的妙招来解释,原因 所有的请求都在不同的事件时间产生,即使原因 种种原因 让让我们 到达处置器的时间是乱序的,流处置器依然会根据让让我们 的事件时间来对让让我们 进行处置。流处置器会使得所有的事件的影响看上去都在按顺序占据 的。按事件时间处置是Flink原因 支持的功能。

越来越 全部说来,让让我们 到底要怎样会会处置五种一致性大大问题呢?假设让让我们 有并行的请求输入并行的事务请求,哪些请求读取或多或少表中的记录,有刚刚修改或多或少表中的记录。让让我们 首先不到做的是把哪些事务请求根据事件时间顺序摆放。哪些请求的事务时间不到够相同,有刚刚们歌词 之间的时间要是到足够接近,这是原因 在事件时间的处置过程中会引入一定的延迟,让让我们 不到保证占据 理的事件时间在向前推进。有刚刚第一步是定义事务执行的顺序,也有刚刚说不到另一个多多多聪明的算法来为每个事务制定事件时间。在图上,假设五种个多多事务的事件时间分别是T+2, T和T+1。越来越 第有一个事务的影响不到在第一和第另一个多多事务刚刚。不同的事务所做的修改是不同的,每个事务一定会产生不同的操作请求来修改清况 。让让我们 现在不到将对访问每个行和清况 的事件进行排序,保证让让我们 的访问是符合事件时间顺序的。这也原因 哪些相互之间越来越 关系的事务之间自然也越来越 了任何影响。比如这里的第另一个多多事务请求,它与前另一个多多事务之间越来越 访问同時 的清况 ,或多或少它的事件时间排序与前另一个多多事务也相互独立。而当前另一个多多事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时,Flink则会妙招它们的事件时间进行排序后再处置。

不到承认,越来越 说还是进行了或多或少繁杂,让让我们 还不到做或多或少事情来保证高效执行,有刚刚总体原则上来说,这有刚刚全部的设计。除此之外让让我们 好的反义词不到更多或多或少东西。

为了实现五种设计,让让我们 引入了五种聪明的分布式事件时间分配机制。这里的事件时间是逻辑时间,它好的反义词不到哪些现实意义,比如它不需有刚刚真实的时钟。使用Flink的乱序处置能力,有刚刚使用Flink迭代计算的功能来进行或多或少前提条件的检查。哪些有刚刚们歌词 构建另一个多多支持事务的流处置器的次责。

让让我们 实际上原因 完成了五种工作,称之为流式账簿(Streaming Ledger),这是个在Apache Flink上很小的库。它基于流处置器做到了满足ACID的多键事务性操作。我相信这是个非常有趣的进化。流处置器一刚刚刚刚开始英文基本上越来越 任何保障,有刚刚例如于Storm的系统增加了要花费一次的保证。但显然要花费一次依然缺乏好。有刚刚们歌词 看完了恰好一次的语义,这是另一个多多大的进步,但这有刚刚对于单行操作的恰好一次语义,这与键值库很例如于。而支持多行恰好一次原因 多行事务操作将流处置器提升到了另一个多多可不能能 处置传统意义上关系型数据库所应用场景的阶段。

Streaming Ledger的实现妙招是允许用户定义或多或少表和对哪些表进行修改的函数。Streaming Ledger会运行哪些函数和表,所有的哪些同時 编译成另一个多多Apache Flink的有向无环图(DAG)。Streaming Ledger会注入所有事务时间分配的逻辑,以此来保证所有事务的一致性。

搭建越来越 另一个多多库好的反义词难,难的是让它高性能的运行。你会 们 来看看它的性能。哪些性能测试是多少月刚刚的,让让我们 并越来越 做哪些有点硬的优化,让让我们 有刚刚看完看或多或少最简单的妙招不不可不能能 哪些样的性能表现。而实际性能表现看起来相当不错。原因 你看哪些性能条形成的阶梯跨度,随着流处置器数量的增长,性能的增长相当线性。在事务设计中,越来越 任何协同原因 锁参与其中。这有刚刚流处置,将事件流推入系统,缓存一小段时间来做或多或少乱序处置,有刚刚做或多或少本地清况 更新。在五种方案中,没哪些有点硬代价高昂的操作。在图中性能增长似乎超过了线性,你会 这主有刚刚原因 JAVA的JVM当中GC的工作原因 原因 的。在3另一个多多节点的清况 下让让我们 每秒可不能能 处置要花费两百万个事务。为了与数据库性能测试进行对比,通常当你看数据库的性能测试时,你会 看完例如于读写操作比的说明,比如10%的更新操作。而让让我们 的测试使用的是80%的更新操作,而每个写操作要花费更新在不同分区上的4行数据,让让我们 的表的大小要花费是两亿行。即便越来越 任何优化,五种方案的性能也非常不错。

越来越 在事务性能中有 趣的大大问题是当更新的操作对象是另一个多多比较小的集合时的性能。原因 事务之间越来越 冲突,并发的事务处置是另一个多多容易的事情。原因 所有的事务都独立进行而互不干扰,那五种都在哪些大大问题,任何系统应该都能很好的处置越来越 的大大问题。当所有的事务都刚刚刚刚开始英文操作同或多或少行时,事情刚刚刚刚开始英文变得更有趣了,你不到隔离不同的修改来保证一致性。或多或少让让我们 刚刚刚刚开始英文比较另一个多多只读的线程池池、另一个多多又读又写有刚刚越来越 写冲突的线程池池和另一个多多又读又写并有中等程度写冲突的线程池池这三者之间的性能。你会 看完性能表现相当稳定。这就像是另一个多多乐观的并发冲突控制,表现很不错。那原因 让让我们 真的你会 针对例如于于系统的阿喀琉斯之踵进行考验,也有刚刚反复的更新同另一个多多小集合中的键。在传统数据库中,五种清况 下原因 会跳出反复重试,反复失败再重试,这是五种让让我们 总想处置的糟糕清况 。是的,让让我们 的确不到付出性能代价,这很自然,原因 原因 你的表中有 几行数据每我本人都想更新,越来越 你的系统就背叛了并发性,这五种有刚刚个大大问题。有刚刚五种清况 下,系统并没崩溃,它仍然在稳定的处置请求,觉得背叛了或多或少并发性,有刚刚请求依然不不可不能能 被处置。这是原因 让让我们 越来越 冲突重试的机制,你会 认为让让我们 另一个多多多基于乱序处置碳酸岩的冲突处置的机制,这是五种非常稳定和强大的技术。

让让我们 还尝试了在跨地域分布的清况 下的性能表现。比如让让我们 在美国、巴西,欧洲,日本和澳大利亚各设置了另一个多多Flink集群。也有刚刚说让让我们 有个全球分布的系统。原因 你在使用另一个多多关系型数据库,越来越 你会 付出相当高昂的性能代价,原因 通信的延迟变得相当高。跨大洲的信息交互比在同另一个多多数据中心甚至同另一个多多机架上的信息交互要产生大得多的延迟。有刚刚有趣的是,流处置的妙招对延迟并都在十分敏感,延迟对性能有所影响,有刚刚相比其它或多或少方案,延迟对流处置的影响要小得多。或多或少,在越来越 的全球分布式环境中执行分布式线程池池,的确会有更差的性能,次责原因 也是原因 跨大洲的通信波特率不如统一数据中心里的波特率,有刚刚性能表现依然不差。实际上,你会 拿它当做另一个多多跨地域的数据库,同時 仍然不不可不能能 在另一个多多要花费10个节点的集群上获得每秒几十万条事务的处置能力。在五种测试中让让我们 只用了10个节点,每个大洲另一个多多节点。或多或少10个节点可不能能 带来全球分布的每秒8万事务的处置能力。我认为这是很有趣的结果,这是原因 五种方案对延迟好的反义词敏感。

我原因 说了或多或少利用流处置来实现事务性的应用。原因 听起来这是个很自然的想法,从五种深度上来说的确是越来越 。有刚刚它的确不到或多或少很繁杂的机制来作为支撑。它不到另一个多多连续处置而非微批处置的能力,不到不不可不能能 做迭代,不到繁杂的基于事件时间处置乱序处置。为了更好地性能,它不到灵活的清况 抽象和异步checkpoint机制。哪些是真正困难的事情。哪些都在由Ledger Streaming库实现的,有刚刚Apache Flink实现的,或多或少即使对例如于于事务性的应用而言,Apache Flink也是真正的中流砥柱。

至此,让让我们 可不能能 说流处置不仅仅支持连续处置、流式分析、批处置原因 事件驱动的处置,你也可不能能 用它做事务性的处置。当然,前提一定会你另一个多多多足够强大的流处置引擎。这有刚刚演讲的全部内容。