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Barrier

时间:2019-11-04 11:15:46来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:64次「手机版」
 

barrier

文章目录

  • Chandy-Lamport算法
  • Barrier
  • Barrier触发逻辑

Chandy-Lamport算法

flink的checkpoint是基于Chandy-Lamport算法的改进版来实现的,通过固定间隔时间往source发送barrier,每个operator收到barrier时进行快照,如果有多个input时需要相同barrierId的barrier都到达才进行快照。这样就能实现At least once或exactly once语义。

参考分布式快照算法: Chandy-Lamport

Barrier

Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素,它会作为数据流的记录被同等看待,被插入到数据流中,将数据流中记录的进行分组,并沿着数据流的方向向前推进。每个Barrier会携带一个Snapshot ID,属于该Snapshot的记录会被推向该Barrier的前方。因为Barrier非常轻量,所以并不会中断数据流。带有Barrier的数据流,如下图所示:

在这里插入图片描述

基于上图,我们通过如下要点来说明:出现一个Barrier,在该Barrier之前出现的记录都属于该Barrier对应的Snapshot,在该Barrier之后出现的记录属于下一个Snapshot

来自不同Snapshot多个Barrier可能同时出现在数据流中,也就是说同一个时刻可能并发生成多个Snapshot

当一个中间(Intermediate)Operator接收到一个Barrier后,它会发送Barrier到属于该Barrier的Snapshot的数据流中,等到Sink Operator接收到该Barrier后会向Checkpoint Coordinator确认该Snapshot,直到所有的Sink Operator都确认了该Snapshot,才被认为完成了该Snapshot

这里还需要强调的是,Snapshot并不仅仅是对数据流做了一个状态的Checkpoint,它也包含了一个Operator内部所持有的状态,这样才能够在保证在流处理系统失败时能够正确地恢复数据流处理。也就是说,如果一个Operator包含任何形式的状态,这种状态必须是Snapshot的一部分。

Operator的状态包含两种:一种是系统状态,一个Operator进行计算处理的时候需要对数据进行缓冲,所以数据缓冲区的状态是与Operator相关联的,以窗口操作的缓冲区为例,Flink系统会收集或聚合记录数据并放到缓冲区中,直到该缓冲区中的数据被处理完成;另一种是用户自定义状态(状态可以通过转换函数进行创建和修改),它可以是函数中的java对象这样的简单变量,也可以是与函数相关的Key/Value状态。

对于具有轻微状态的Streaming应用,会生成非常轻量的Snapshot而且非常频繁,但并不会影响数据流处理性能。Streaming应用的状态会被存储到一个可配置的存储系统中,例如HDFS。在一个Checkpoint执行过程中,存储的状态信息及其交互过程,如下图所示:

在这里插入图片描述

在Checkpoint过程中,还有一个比较重要的操作——Stream Aligning。当Operator接收到多个输入的数据流时,需要在Snapshot Barrier中对数据流进行排列对齐,如下图所示:

在这里插入图片描述

具体排列过程如下:

Operator从一个incoming Stream接收到Snapshot Barrier n,然后暂停处理,直到其它的incoming Stream的Barrier n(否则属于2个Snapshot的记录就混在一起了)到达该Operator

接收到Barrier n的Stream被临时搁置,来自这些Stream的记录不会被处理,而是被放在一个Buffer中

一旦最后一个Stream接收到Barrier n,Operator会emit所有暂存在Buffer中的记录,然后向Checkpoint Coordinator发送Snapshot n

继续处理来自多个Stream的记录

基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义,但是也会给流处理应用带来延迟,因为为了排列对齐Barrier,会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中,尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显,通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中,提供了一个开关,选择是否使用Stream Aligning,如果关掉则Exactly Once会变成At least once。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Barrier触发逻辑

Barrier的接口类是CheckpointBarrierhandler,子接口为SelectedReadingBarrierHandler,子类包括

BarrierBuffer和BarrierTracker

在这里插入图片描述

其中BarrierBuffer可以保证Exactly-Once语义,以barrier阻塞输入直到所有的输入都接收到基于某个检查点的barrier,也就是上面所说的对齐。为了避免背压输入流,BarrierBuffer将从被阻塞的channel中持续地接收buffer并在内部存储它们,直到阻塞被解除。

BarrierTracker只能保证At-Least-Once语义,BarrierTracker会对各个输入接收到的检查点的barrier进行跟踪。一旦它观察到某个检查点的所有barrier都已经到达,它将会通知监听器检查点已完成,以触发相应地回调处理。

1.生成CheckpointBarrier对象,向streamOutput写入

	public void broadcastCheckpointBarrier(long id, long timestamp, CheckpointOptions checkpointOptions) throws IOException {
		CheckpointBarrier barrier = new CheckpointBarrier(id, timestamp, checkpointOptions);
		for (RecordWriterOutput<?> streamOutput : streamOutputs) {
			streamOutput.broadcastEvent(barrier);
		}
	}

2.下游的operator接收到本barrier,就会触发其自身的checkpoint,捕获barrier的过程其实就是处理input数据的过程,对应着StreamInputProcessor.processInput()方法。处理barrier的逻辑体现在getNextNonBlocked,将在下面的代码中讲到

	public boolean processInput() throws Exception {
			//省略
			//每个元素都会触发这一段逻辑,如果下一个数据是buffer,则从外围的while循环里进入处理用户数据的逻辑;这个方法用来处理barrier的逻辑
			//getNextNonBlocked方法将在下面讲到
			final BufferOrEvent bufferOrEvent = barrierHandler.getNextNonBlocked();
			if (bufferOrEvent != null) {
				if (bufferOrEvent.isBuffer()) {
					currentChannel = bufferOrEvent.getChannelIndex();
					currentRecordDeserializer = recordDeserializers[currentChannel];
					currentRecordDeserializer.setNextBuffer(bufferOrEvent.getBuffer());
				}
				else {
					// Event received
					final AbstractEvent event = bufferOrEvent.getEvent();
					if (event.getClass() != EndOfPartitionEvent.class) {
						throw new IOException("unexpected event: " + event);
					}
				}
			}
			else {
				isFinished = true;
				if (!barrierHandler.isempty()) {
					throw new IllegalStateException("Trailing data in checkpoint barrier handler.");
				}
				return false;
			}
		}
	}
	//BarrierBuffer
	public BufferOrEvent getNextNonBlocked() throws Exception {
		return getNext(true);
	}

	BufferOrEvent getNext(boolean blocking) throws Exception {
		while (true) {
			optional<BufferOrEvent> next;
			if (currentBuffered == null) {
				next = blocking ? inputGate.getNextBufferOrEvent() : inputGate.pollNextBufferOrEvent();
			}
			else {
				next = Optional.ofNullable(currentBuffered.getNext());
				if (!next.isPresent()) {
					completeBufferedsequence();
					return getNext(blocking);
				}
			}

			if (!next.isPresent()) {
				if (inputGate.isFinished() && !endOfStream) {
					endOfStream = true;
					releaseBlocksAndResetBarriers();
					return getNext(blocking);
				}
				else {
					return null;
				}
			}
			BufferOrEvent bufferOrEvent = next.get();
			if (isBlocked(bufferOrEvent.getChannelIndex())) {
				bufferBlocker.add(bufferOrEvent);
				checkSizelimit();
			}
			else if (bufferOrEvent.isBuffer()) {
				return bufferOrEvent;
			}
			else if (bufferOrEvent.getEvent().getClass() == CheckpointBarrier.class) {
				if (!endOfStream) {
					//处理Barrier
					processBarrier((CheckpointBarrier) bufferOrEvent.getEvent(), bufferOrEvent.getChannelIndex());
				}
			}
			else if (bufferOrEvent.getEvent().getClass() == CancelCheckpointMarker.class) {
				//取消Barrier
				processcancellationBarrier((CancelCheckpointMarker) bufferOrEvent.getEvent());
			}
			else {
				if (bufferOrEvent.getEvent().getClass() == EndOfPartitionEvent.class) {
					processEndOfPartition();
				}
				return bufferOrEvent;
			}
		}
	}

所谓Barrier对齐,就是一个opertor必须收到从每个inputchannel发过来的同一序号的barrier之后才能发起本节点的checkpoint,如果有的channel的数据处理的快了,那该barrier后的数据还需要缓存起来,如果有的inputchannel被关闭了,那它就不会再发送barrier过来了:

	private void processBarrier(CheckpointBarrier receivedBarrier, int channelIndex) throws Exception {
		final long barrierId = receivedBarrier.getId();
		// 只有一个输入通道的情况
		if (totalNumberOfInputChannels == 1) {
			if (barrierId > currentCheckpointId) {
				// 触发检查点
				currentCheckpointId = barrierId;
				notifyCheckpoint(receivedBarrier);
			}
			return;
		}
		//对于多个输入通道的情况
		if (numBarriersReceived > 0) {
			// this is only true if some alignment is already progress and was not canceled

			if (barrierId == currentCheckpointId) {
				// 等待所有相同barrierId 的Barrier到来
				onBarrier(channelIndex);
			}
			else if (barrierId > currentCheckpointId) {
				//当前checkpoint还没完成,下一个checkpoint已经到来,则废弃当前的checkpoint
				notifyAbort(currentCheckpointId, new CheckpointDeclineSubsumedException(barrierId));

				// abort the current checkpoint
				releaseBlocksAndResetBarriers();

				// 开启新一轮Checkpoint
				beginNewAlignment(barrierId, channelIndex);
			}
			else {
				return;
			}
		}
		else if (barrierId > currentCheckpointId) {
			// 第一次收到Barrier
			beginNewAlignment(barrierId, channelIndex);
		}
		else {
			return;
		}
		//所有的Barrier已到齐,开启本轮的Checkpoint
		if (numBarriersReceived + numClosedChannels == totalNumberOfInputChannels) {
			//日志打印
			releaseBlocksAndResetBarriers();
			//执行Checkpoint
			notifyCheckpoint(receivedBarrier);
		}
	}

当收到全部的barrier之后,就会触发notifyCheckpoint(),该方法又会调用StreamTask的triggerCheckpoint,和之前的operator是一样的。

文章最后发布于: 2019-05-06 16:18:44

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