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在流式大数据处理框架中#xff0c;Exactly-Once 语义对于确保每条数据精确地只被消费一次#xff08;避免重复读取和丢失读取#xff09;非常重要。下面将介绍 Flink 是如何实现 Exactly-Once 语义的。
尽管在程序正常运…一步一个脚印一天一道大数据面试题。
在流式大数据处理框架中Exactly-Once 语义对于确保每条数据精确地只被消费一次避免重复读取和丢失读取非常重要。下面将介绍 Flink 是如何实现 Exactly-Once 语义的。
尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况因此为了可靠地实现 Exactly-Once需要以下容错机制。
数据源Source
首先数据源需要记录“偏移量”即标记已读取的位置。这样如果程序重启可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取既不会多读也不会少读。
Flink 检查点Checkpoint
Flink 提供了检查点机制能够在出现错误时准确恢复数据和操作符状态等。只有通过精确的容错恢复机制才能实现可靠的 Exactly-Once 语义。
Flink 的检查点机制基于分布式快照技术定期将作业的状态保存到持久存储中例如分布式文件系统或远程数据库。当发生故障时Flink 可以使用最近的检查点进行恢复确保处理过程的准确性。
数据消费端Sink
最后在数据消费端需要确保消费者能够支持“事务性”提交比如使用支持事务的数据库如 MySQL进行数据写入。这样在发生故障时Flink 可以回滚未完成的事务并重新执行已提交的事务从而保证数据的一致性和准确性。
如果无法使用事务性提交另一种方式是通过幂等性操作来实现 Exactly-Once 语义。例如可以多次将同一条数据放入一个 Set 集合中依然保持与第一次放入集合时相同的结果。
