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99. Flink面试高频题:Flink两阶段提交

大数据技能圈 2023-06-11
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Flink的两阶段提交(Two-Phase Commit)是一种分布式事务处理机制,用于确保在跨多个节点的分布式系统中进行的事务的原子性。在分布式系统中,因为涉及到多个节点的操作,因此很容易出现部分节点执行了事务,而其他节点没有执行的情况,这将导致数据的不一致性。为了解决这个问题,需要使用一种同步机制,确保在一个事务中,所有节点要么全部执行,要么全部回滚。而Flink的两阶段提交正是一种这样的机制。


Flink的两阶段提交机制主要分为两个阶段:
1. 准备阶段(Prepare Phase)
在准备阶段,事务协调器会向所有参与者节点发送开始执行事务的通知,然后每个参与者节点会通知事务协调器准备好执行事务。当所有参与者节点都准备好后,事务协调器会向所有参与者节点发送一个“预提交”通知,这个通知告诉参与者节点可以提交数据了,但是不要立即提交,而是等待最终提交的信号。
如果此时任何一个参与者节点无法完成预提交,那么事务协调器会向所有参与者节点发送回滚事务的通知,然后改变事务状态为回滚,并结束整个事务。如果所有参与者节点都完成了预提交,那么事务协调器会向所有参与者节点再次发送一个提交事务的通知,这个通知告诉所有参与者节点可以提交数据了,并等待参与者节点的提交反馈。
2. 执行阶段(Commit Phase)
在执行阶段,所有参与者节点会在收到提交事务的通知后,执行实际的数据提交操作。当所有参与者节点都提交完成后,会向事务协调器发送“已提交”通知,这个通知表示所有节点都已经完成了数据提交。如果此时任何一个参与者节点无法完成提交操作,那么事务协调器会向所有参与者节点发送回滚事务的通知,然后改变事务状态为回滚,并结束整个事务。
如果事务协调器收到所有参与者节点的“已提交”通知,那么就会向所有参与者节点发送提交完成通知,并将事务状态改为提交完成。整个事务过程结束。
需要注意的是,两阶段提交具有等待的特性。每个节点都会等待其他节点的响应,因此可能会导致事务卡在等待阶段,从而影响整个系统的性能。如果系统中有大量的节点,那么等待的时间可能会变得相当长。同时,如果一个节点出现了失效或延迟,那么整个事务可能会被阻塞,这会降低系统的可用性。
为了解决这个问题,Flink在实现两阶段提交时使用了一些优化技术。例如,使用多个协调器来共同处理事务的提交,从而提高系统的可扩展性和可用性。同时,还可以使用超时机制来避免因为等待而出现的资源浪费问题。
Flink的两阶段提交机制是一种可靠的分布式事务处理机制,可以确保在跨多个节点的分布式系统中进行的事务的原子性,从而保证了数据的一致性。但是需要注意,在实际使用中需要根据具体情况来灵活应用,并结合其他技术来提高系统的性能和可用性。
以下是一个基于Flink的两阶段提交的代码样例:
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;


    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Random;


    public class TwoPhaseCommitExample {


    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TwoPhaseCommitExample.class);


    public static void main(String[] args) throws Exception {


    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();


    // 开启检查点,每5000ms进行一次
    env.enableCheckpointing(5000);
    env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);


    // 数据源
    env.addSource(new SourceFunction<String>() {
    private volatile boolean running = true;
    private String[] data = new String[] {"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"};


    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
    final Random rand = new Random(System.currentTimeMillis());
    while(running){
    int idx = rand.nextInt(data.length);
    ctx.collect(data[idx]);
    Thread.sleep(1000);
    }
    }


    @Override
    public void cancel() {
    running = false;
    }
    })
    // 进行转换操作
    .keyBy(new KeySelector<String, String>() {
    @Override
    public String getKey(String value) throws Exception {
    return value;
    }
    })
    .map(new TransactionMapper())
    // 写入输出
    .addSink(new TransactionSink());


    env.execute("TwoPhaseCommitExample");
    }


    /**
    * 事务对象
    */
    public static class Transaction {
    private String id;
    private String data;
    private TransactionState state;


    public Transaction() {}


    public Transaction(String id, String data) {
    this.id = id;
    this.data = data;
    this.state = TransactionState.New;
    }


    public String getId() {
    return id;
    }


    public void setId(String id) {
    this.id = id;
    }


    public String getData() {
    return data;
    }


    public void setData(String data) {
    this.data = data;
    }


    public TransactionState getState(){
    return state;
    }


    public void setState(TransactionState state){
    this.state = state;
    }


    @Override
    public String toString() {
    return "Transaction{" +
    "id='" + id + '\'' +
    ", data='" + data + '\'' +
    ", state=" + state +
    '}';
    }
    }


    /**
    * 事务状态枚举类
    */
    public static enum TransactionState {
    New,
    Prepared,
    Committed,
    Aborted
    }


    /**
    * 事务转换操作
    */
    public static class TransactionMapper extends RichMapFunction<String, Transaction> {
    private transient ValueState<Transaction> state;


    @Override
    public void open(Configuration config) throws Exception {
    super.open(config);
    ValueStateDescriptor<Transaction> descriptor =
    new ValueStateDescriptor<>("transaction", Transaction.class);
    state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
    }


    @Override
    public Transaction map(String value) throws Exception {
    Transaction transaction = state.value();
    if(transaction == null){
    transaction = new Transaction(value, "");
    state.update(transaction);
    }
    transaction.setData(value);
    transaction.setState(TransactionState.Prepared);
    return transaction;
    }
    }


    /**
    * 事务输出操作
    */
    public static class TransactionSink extends RichSinkFunction<Transaction> {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TransactionSink.class);


    private List<Transaction> transactions = new ArrayList<>();
    private transient ValueState<Byte> state;


    @Override
    public void open(Configuration config) throws Exception {
    super.open(config);
    ValueStateDescriptor<Byte> descriptor =
    new ValueStateDescriptor<>("state", Byte.class);
    state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
    }


    @Override
    public void invoke(Transaction transaction) throws Exception {
    switch (transaction.getState()) {
    case Prepared:
    transactions.add(transaction);
    break;
    case Aborted:
    transaction.setState(TransactionState.Aborted);
    break;
    case Committed:
    for (Transaction t : transactions) {
    t.setState(TransactionState.Committed);
    }
    state.update((byte)0);
    transactions.clear();
    break;
    default:
    break;
    }
    }
    }
    }


    在上述代码中,我们首先创建了一个简单的数据源,发送一些随机的数据。然后我们使用keyBy()将每条数据按键分组,然后使用map()函数将数据转换为事务对象。当数据被转换为事务对象后,我们将其写入输出。在输出的过程中,我们使用RichSinkFunction来处理事务状态,使用一个缓冲区来存储所有已经准备好的事务。如果所有的事务都已经准备好了,我们将会向事务协调器发送一个“提交”指令,如果有任何一个事务没有准备好,我们将会向事务协调器发送一个“回滚”指令。如果所有事务都已经提交了,我们将会更新事务状态,同时清空事务缓冲区。
    需要注意的是,这个代码示例只是一个简单的演示,用于说明Flink的两阶段提交机制的基本原理。在实际情况中,需要根据具体的应用场景来应用此机制,并根据实际情况进行优化。
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