大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装为什么说流处理即未来?

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缘何说流解决即未来? ......

本文挂接自Stephan Ewen在Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》。

大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装一些人好,今天我的演讲主题看似比较激进:流解决解决所有问题报告 。从并算不算程度上来说,为社 想要认为你你你这个 演讲是大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装之前 晓伟对Flink未来(详情参见上一篇文章:Apache Flink®- 重新定义计算)描述的一一三个小 多 继续。一些一些人可能对Flink还是守候在最初的认知,其实Flink是一一三个小 多 流解决引擎,实际上Flink能必大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装须做一些一些一些的工作,比如批解决,比如应用多多应用程序 。接下来我会简单的说明我对Flink功能的观点,为社 让我会深入介绍一一三个小 多 有点领域的应用和事件解决场景。你你你这个 场景乍看起来都不 一一三个小 多 流解决的使用场景,为社 让在我看来,实际上它之前 一一三个小 多 很有趣的流解决使用场景。

上图对缘何流解决能必须解决一切作出诠释,将数大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装据看做流是一一三个小 多 自然而又十分强大的想法。大偏离 数据的产生过程都不 随时间生成的流,比如一一三个小 多 Petabyte的数据不让凭空产生。什么数据通常都不 一些事件的积累,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,一些人对数据解决能必须有相应的理解。比如将过去的历史数据看做是一一三个小 多 截止到某一时刻的有限的流,或是将一一三个小 多 实时解决应用看成是从某一一三个小 多 时刻之前 刚开始英文英文英文解决未来到达的数据。可能在未来某个时刻它会停止,这样它就变成了解决从之前 刚开始英文英文英文时刻到停止时刻的有限数据的批解决。当然,它都不 可能一个劲运行下去,不断解决新到达的数据。你你你这个 对数据的重要理解最好的法子非常强大,基于你你你这个 理解,Flink能必须支持整个数据解决范畴内的所有场景。

最广为人知的Flink使用场景是流分析、连续解决(可能说渐进式解决),什么场景中Flink实时可能近实时的解决数据,可能挂接之前 提到的历史数据为社 让连续的对什么事件进行计算。晓伟在之前 的演讲中提到一一三个小 多 非常好的例子来说明缘何样通过对Flink进行一些优化,进而能必须针对有限数据集做一些有点的解决,这使得Flink才能很好的支持批解决的场景,从性能上来说才能与最先进的批解决引擎相媲美。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。同类应用普遍趋于稳定于任何服务可能微服务的架构中。同类应用接收各同类件(可能是RPC调用、HTTP请求),为社 让对什么事件作出一些响应,比如把商品倒进购物车,可能加入社交网络中的某个群组。

在我进一步展开今天的演讲之前 ,我能必须先对社区在Flink的传统领域(实时分析、连续解决)近期所做的工作做一一三个小 多 介绍。Flink 1.7在2018年11月200日可能发布。在Flink 1.7中为典型的流解决场景加入了一些非常有趣的功能。比如我此人 非常感兴趣的在流式SQL中带时间版本的Join。一一三个小 多 基本想法是有一一三个小 多 不同的流,其中一一三个小 多 流被定义为随时间变化的参照表,曾经是与参照表进行Join的事件流。比如事件流是一一三个小 多 订单流,参照表是不断被更新的汇率,而每个订单还要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。你你你这个 例子在标准的SQL当中实际上暂且容易表达,但在一些人对Streaming SQL做了一些小的扩展之前 ,你你你这个 逻辑表达变得非常简单,一些人发现曾经的表达有非常多的应用场景。

曾经在流解决领域十分强大的新功能是将错综复杂事件解决(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,当有一一三个小 多 上涨后紧跟一一三个小 多 下跌时,你你你这个 应用可能做些交易。再比如一一三个小 多 观察温度计的应用,当它发现有温度计在一一三个小 多 超过90摄氏度的读数之前 的两分钟里这样任何操作,可能会进行一些操作。与SQL的结合使同类逻辑的表达也变得非常简单。

第一一三个小 多 Flink 1.7中做了一些一些工作的功能是Schema升级。你你你这个 功能和基于流的应用紧密相关。就像为社 想要对数据库进行数据Schema升级一样,为社 想要修改Flink表中列的类型可能重新写一一三个小 多 列。

另外我能必须简单介绍的是流解决技术不仅仅是简单对数据进行计算,这还包括了一些一些与内部人员系统进行事务交互。流解决引擎还要在采用不同协议的系统之间以事务的最好的法子移动数据,并保证计算过程和数据的一致性。你你你这个 偏离 功能也是在Flink 1.7中得到了增强。

以上我对Flink 1.7的新功能向一些人做了简单总结。下面让一些人来看看今天我演讲的主要偏离 ,也之前 利用Flink来搭建应用和服务。我将说明缘何流解决是一一三个小 多 搭建应用和服务可能微服务的有趣技术。

我将从左边你你你这个 淬硬层 错综复杂的图说起,一些人一会儿将聊一些其中的细节。首先一些人来看一一三个小 多 理解应用简单的视角。如左图所示,一一三个小 多 应用能必须是一一三个小 多 Container,一一三个小 多 Spring应用,可能Java应用、Ruby应用,等等。你你你这个 应用从诸如RPC,HTTP等渠道接收请求,为社 让最好的法子请求进行数据库变更。你你你这个 应用也可能调用曾经微服务并进行下一步的解决。一些人能必须非常自然的想到进入到应用的什么请求能必须看做是个事件组成的序列,一些一些一些人能必须把它们看做是事件流。可能什么事件被缓趋于稳定消息队列中,而应用会从消息队列中消费什么事件进行解决,当应用还要响应一一三个小 多 请求时,它将结果输出到曾经消息队列,而请求发送方能必须从你你你这个 消息队列中消费得到所发送请求的响应。在这张图中一些人可能必须必须看完一些有趣的不同。

第一一三个小 多 不同是在这张图中应用和数据库不再是分开的一一三个小 多 实体,之前 被一一三个小 多 有请大玩家app下载安装-大玩家彩票app下载安装况的流解决应用所代替。一些一些在流解决应用的架构中,不再有应用和数据库的连接了,它们被倒进了一起去。你你你这个 做法有利有弊,但其中一些好处是非常重要的。首先是性能上的好处是明显的,可能应用不再还要和数据库进行交互,解决能必须基于内存中的变量进行。其次你你你这个 做法有很好为社 让很简单的一致性。

这张图被错综复杂了一些一些,实际上一些人通常会有一些一些个应用,而都不 一一三个小 多 被隔离的应用,一些一些请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,为社 让请求被发送到第一一三个小 多 应用,可能会再被发到曾经应用,为社 让得到相应。在图中一些应用会消费里边结果的流。这张图可能展示了缘何流解决是更适合比较错综复杂的微服务场景的技术。可能一些一些之前 系统中不让有一一三个小 多 直接接收用户请求并直接响应的服务,通常来说一一三个小 多 微服务还要跟一些微服务通信。这正如在流解决的架构中不同应用在创建输出流,一起去基于衍生出的流再创建并输出新的流。

到目前为止,一些人看完的内容几次还比较直观。而对基于流解决技术的微服务架构而言,一些人最常问的一一三个小 多 问题报告 是要怎样保证事务性?可能系统中使用的是数据库,通常来说后会有非常心智性性成熟期是什么是什么是什么图片 图片 是什么错综复杂的数据校验和事务模型。这也是数据库在过去一些年中十分成功的因为。之前 刚开始英文英文英文一一三个小 多 事务,对数据做一些操作,提交可能撤回一一三个小 多 事务。你你你这个 机制使得数据完整篇 性得到了保证(一致性,持久性等等)。

这样在流解决中一些人缘何做到同样的事情呢?作为一一三个小 多 优秀的流解决引擎,Flink支持了恰好一次语义,保证了每个事件只会被解决一遍。为社 让这依然对一些操作有限制,这也成为了使用流解决应用的一一三个小 多 障碍。一些人通过一一三个小 多 非常简单流解决应用例子来看一些人能必须做一些什么扩展来解决你你你这个 问题报告 。一些人会看完,解决最好的法子其实出奇的简单。

让一些人以你你你这个 教科书式的事务为例子来看一下事务性应用的过程。你你你这个 系统维护了账户和其中存款余额的信息。曾经的信息可能是银行可能在线支付系统的场景中用到的。假设一些人想要解决同类下面的事务:

可能账户A中的余额大于200,这样从账户A中转账200元到账户B。

这是个非常简单的一一三个小 多 账户之间进行转账的例子。

数据库对于曾经的事务可能有了一一三个小 多 核心的范式,也之前 原子性,一致性,隔离性和持久性(ACID)。这是才能让用户放心使用事务的几次基本保证。有了一些人,用户不让担心钱在转账过程中会丢失可能一些问题报告 。让一些人用你你你这个 例子来倒进流解决应用中,来让流解决应用才能提供和数据相同的ACID支持:

原子性要求一一三个小 多 转账要不就完整篇 完成,也却话语转账金额从一一三个小 多 账户减少,并增加到曾经账户,要不就一一三个小 多 账户的余额都这样变化。而不让必须一一三个小 多 账户余额改变。为社 让话语钱就会凭空减少可能凭空增加。

一致性和隔离性是说可能有一些一些用户一起去想要进行转账,这样什么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,为社 让完成后每个账户的余额应该是正确的。也却话语可能一一三个小 多 用户一起去操作同一一三个小 多 账户,系统不应该出错。

持久性指的是可能一一三个小 多 操作可能完成,这样你你你这个 操作的结果会被妥善的保存而不让丢失。

一些人假设持久性可能被满足。一一三个小 多 流解决器有请况,你你你这个 请况会被checkpoint,一些一些流解决器的请况是可恢复的。也却话语假如一些人完成了一一三个小 多 修改,为社 想要你你这个 修改被checkpoint了,这样你你你这个 修改之前 持久化的。

让一些人来看看另外一一三个小 多 例子。设想一下,可能一些人用流解决应用来实现曾经一一三个小 多 转账系统会趋于稳定什么。一些人先把问题报告 错综复杂一些,假设转账不还要有条件,仅仅是将200元从账户A转到账户,也却话语账户A的余额减少200元而账户B的余额增加200元。一些人的系统是一一三个小 多 分布式的并行系统,而都不 一一三个小 多 单机系统。简单起见一些人假设系统中必须两台机器,这两台机器能必须是不同的物理机可能是在YARN可能Kubernetes上不同的容器。总之它们是一一三个小 多 不同的流解决器实例,数据分布在你你你这个 个多 流解决器上。一些人假设账户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。

现在一些人要做个转账,将200元从账户A转移到账户B,一些人把你你你这个 请求倒进队列中,为社 想要你你这个 转账请求被分解为对账户A和B分别进行操作,为社 让根据键将你你你这个 个多 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。这并都不 事务操作,而之前 一一三个小 多 独立无意义的改动。一旦一些人将转账的请求改的稍微错综复杂一些就会发现问题报告 。

下面一些人假设转账是有条件的,一些人只想在账户A的余额足够的请况下才进行转账,曾经就可能一些不太对了。可能一些人还是像之前 那样操作,将你你你这个 转账请求分别发送给维护账户A和B的两台机器,可能A这样足够的余额,这样A的余额不让趋于稳定变化,而B的余额可能可能被改动了。一些人就违反了一致性的要求。

一些人看完一些人还要首先以并算不算最好的法子统一做出算不算还要更改余额的决定,可能你你你这个 统一的决定中余额还要被修改,一些人再进行修改余额的操作。一些一些一些人先给维护A的余额的机器发送一一三个小 多 请求,让它查看A的余额。一些人才能必须对B做同样的事情,为社 想要你你这个 例子里边一些人不关心B的余额。为社 让一些人把所有曾经的条件检查的请求汇总起来去检验条件算不算满足。可能Flink曾经的流解决器支持迭代,可能满足转账条件,一些人能必须把你你你这个 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。反之可能条件不满足,这样余额改动的操作将不让被倒进反馈流。你你你这个 例子里边,通过你你你这个 最好的法子一些人能必须正确的进行转账操作。从并算不算淬硬层 上来说一些人实现了原子性,基于一一三个小 多 条件一些人能必须进行完整篇 的余额修改,可能不进行任何余额修改。这偏离 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。

假设一些人的系统这样变,为社 让系统中有 多个并发的请求。一些人在之前 的演讲中可能知道,曾经的并发可能达到每秒钟几十亿条。如图,一些人的系统可能从一一三个小 多 流中一起去接受请求。可能你你你这个 个多 请求一起去到达,一些人像之前 那样将每个请求拆分成多个请求,首先检查余额条件,为社 让进行余额操作。然而一些人发现这会带来问题报告 。管理账户A的机器会首先检查A的余额算不算大于200,为社 让又会检查A的余额算不算大于200,可能一一三个小 多 条件都满足,一些一些两笔转账操作后会进行,但实际上账户A上的余额可能无法一起去完成两笔转账,而必须完成200元可能200元的转账中的一笔。这里一些人还要进一步思考缘何样来解决并发的请求,一些人必须之前 简单地并发解决请求,这会违反事务的保证。从并算不算淬硬层 来说,这是整个数据库事务的核心。数据库的专家们花了一些时间提供了不同解决方案,有的方案比较简单,有的则很错综复杂。但所有的方案都都不 这样容易,尤其是在分布式系统当中。

在流解决中缘何解决你你你这个 问题报告 呢?直觉上讲,可能一些人才能让所有的事务都按照顺序依次趋于稳定,这样问题报告 就解决了,这也被成为可序列化的形态学 。为社 让一些人当然不希望所有的请求都被依次顺序解决,这与一些人使用分布式系统的初衷相违背。一些一些一些人还要保证什么请求最后的产生的影响看起来是按照顺序趋于稳定的,也之前 一一三个小 多 请求产生的影响是基于前一一三个小 多 请求产生影响的基础之上的。换句话说也之前 一一三个小 多 事务的修改还要在前一一三个小 多 事务的所有修改都完成后才能进行。你你你这个 希望一件事在另一件事之前 趋于稳定的要求看起来不熟悉,这似乎是一些人之前 在流解决中曾经遇到过的问题报告 。是的,这听上去像是事件时间。用淬硬层 错综复杂的最好的法子来解释,可能所有的请求都不 不同的事件时间产生,即使可能种种因为一些人到达解决器的时间是乱序的,流解决器依然会根据一些人的事件时间来对一些人进行解决。流解决器会使得所有的事件的影响看上去都不 按顺序趋于稳定的。按事件时间解决是Flink可能支持的功能。

这样完整篇 说来,一些人到底缘何解决你你你这个 一致性问题报告 呢?假设一些人有并行的请求输入并行的事务请求,什么请求读取一些表中的记录,为社 让修改一些表中的记录。一些人首先还要做的是把什么事务请求根据事件时间顺序摆放。什么请求的事务时间必须够相同,为社 让一些人之间的时间也还要足够接近,这是可能在事件时间的解决过程中会引入一定的延迟,一些人还要保证趋于稳定理的事件时间在向前推进。为社 让第一步是定义事务执行的顺序,也却话语还要有一一三个小 多 聪明的算法来为每个事务制定事件时间。在图上,假设你你你这个 个多 事务的事件时间分别是T+2, T和T+1。这样第三个小 事务的影响还要在第一和第一一三个小 多 事务之前 。不同的事务所做的修改是不同的,每个事务后会产生不同的操作请求来修改请况。一些人现在还要将对访问每个行和请况的事件进行排序,保证一些人的访问是符合事件时间顺序的。这也因为着什么相互之间这样关系的事务之间自然也这样了任何影响。比如这里的第一一三个小 多 事务请求,它与前一一三个小 多 事务之间这样访问一起去的请况,一些一些它的事件时间排序与前一一三个小 多 事务也相互独立。而当前一一三个小 多 事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时,Flink则会最好的法子它们的事件时间进行排序后再解决。

还要承认,曾经说还是进行了一些错综复杂,一些人还还要做一些事情来保证高效执行,为社 让总体原则上来说,这之前 完整篇 的设计。除此之外一些人暂且还要更多一些东西。

为了实现你你你这个 设计,一些人引入了并算不算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,它暂且还要有什么现实意义,比如它不需之前 真实的时钟。使用Flink的乱序解决能力,为社 让使用Flink迭代计算的功能来进行一些前提条件的检查。什么之前 一些人构建一一三个小 多 支持事务的流解决器的偏离 。

一些人实际上可能完成了你你你这个 工作,称之为流式账簿(Streaming Ledger),这是个在Apache Flink上很小的库。它基于流解决器做到了满足ACID的多键事务性操作。我相信这是个非常有趣的进化。流解决器一起去且刚开始英文英文英文基本上这样任何保障,为社 让同类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不足好。为社 让一些人看完了恰好一次的语义,这是一一三个小 多 大的进步,但这之前 对于单行操作的恰好一次语义,这与键值库很同类。而支持多行恰好一次可能多行事务操作将流解决器提升到了一一三个小 多 能必须解决传统意义上关系型数据库所应用场景的阶段。

Streaming Ledger的实现最好的法子是允许用户定义一些表和对什么表进行修改的函数。Streaming Ledger会运行什么函数和表,所有的什么一起去编译成一一三个小 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。

搭建曾经一一三个小 多 库暂且难,难的是让它高性能的运行。让一些人来看看它的性能。什么性能测试是几次月之前 的,一些人并这样做什么有点的优化,一些人之前 看完看一些最简单的最好的法子才能有什么样的性能表现。而实际性能表现看起来相当不错。可能你看什么性能条形成的阶梯跨度,随着流解决器数量的增长,性能的增长相当线性。在事务设计中,这样任何协同可能锁参与其中。这之前 流解决,将事件流推入系统,缓存一小段时间来做一些乱序解决,为社 让做一些本地请况更新。在你你你这个 方案中,这样什么有点代价高昂的操作。在图中性能增长似乎超过了线性,我能必须这主之前 可能JAVA的JVM当中GC的工作因为因为的。在3一一三个小 多 节点的请况下一些人每秒能必须解决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,为社 想要看完同类读写操作比的说明,比如10%的更新操作。而一些人的测试使用的是200%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,一些人的表的大小要花费是两亿行。即便这样任何优化,你你你这个 方案的性能也非常不错。

曾经在事务性能中有 趣的问题报告 是当更新的操作对象是一一三个小 多 比较小的集合时的性能。可能事务之间这样冲突,并发的事务解决是一一三个小 多 容易的事情。可能所有的事务都独立进行而互不干扰,那你你你这个 都不 什么问题报告 ,任何系统应该都能很好的解决曾经的问题报告 。当所有的事务都之前 刚开始英文英文英文操作同一些行时,事情之前 刚开始英文英文英文变得更有趣了,你还要隔离不同的修改来保证一致性。一些一些一些人之前 刚开始英文英文英文比较一一三个小 多 只读的多多应用程序 、一一三个小 多 又读又写为社 让这样写冲突的多多应用程序 和一一三个小 多 又读又写并有中等程度写冲突的多多应用程序 这三者之间的性能。为社 想要看完性能表现相当稳定。这就像是一一三个小 多 乐观的并发冲突控制,表现很不错。那可能一些人真的想要针对同类系统的阿喀琉斯之踵进行考验,也之前 反复的更新同一一三个小 多 小集合中的键。在传统数据库中,你你你这个 请况下可能会冒出反复重试,反复失败再重试,这是并算不算一些人总想解决的糟糕请况。是的,一些人的确还要付出性能代价,这很自然,可能可能你的表中有 几行数据每此人 都想更新,这样你的系统就选择选择离开了并发性,你你你这个 种之前 个问题报告 。为社 想要你你这个 请况下,系统并没崩溃,它仍然在稳定的解决请求,其实选择选择离开了一些并发性,为社 让请求依然才能被解决。这是可能一些人这样冲突重试的机制,为社 想要认为一些人有一一三个小 多 基于乱序解决火山岩的冲突解决的机制,这是并算不算非常稳定和强大的技术。

一些人还尝试了在跨地域分布的请况下的性能表现。比如一些人在美国、巴西,欧洲,日本和澳大利亚各设置了一一三个小 多 Flink集群。也却话语一些人有个全球分布的系统。可能你在使用一一三个小 多 关系型数据库,这样为社 想要付出相当高昂的性能代价,可能通信的延迟变得相当高。跨大洲的信息交互比在同一一三个小 多 数据中心甚至同一一三个小 多 机架上的信息交互要产生大得多的延迟。为社 让有趣的是,流解决的最好的法子对延迟并都不 十分敏感,延迟对性能有所影响,为社 让相比其它一些一些方案,延迟对流解决的影响要小得多。一些一些,在曾经的全球分布式环境中执行分布式多多应用程序 ,的确会有更差的性能,偏离 因为也是可能跨大洲的通信速度不如统一数据中心里的速度,为社 让性能表现依然不差。实际上,为社 想要拿它当做一一三个小 多 跨地域的数据库,一起去仍然才能在一一三个小 多 要花费10个节点的集群上获得每秒几十万条事务的解决能力。在你你你这个 测试中一些人只用了10个节点,每个大洲一一三个小 多 节点。一些一些10个节点能必须带来全球分布的每秒8万事务的解决能力。我认为这是很有趣的结果,这是可能你你你这个 方案对延迟暂且敏感。

我可能说了一些一些利用流解决来实现事务性的应用。可能听起来这是个很自然的想法,从并算不算淬硬层 上来说的确是曾经。为社 让它的确还要一些很错综复杂的机制来作为支撑。它还要一一三个小 多 连续解决而非微批解决的能力,还要才能做迭代,还要错综复杂的基于事件时间解决乱序解决。为了更好地性能,它还要灵活的请况抽象和异步checkpoint机制。什么是真正困难的事情。一些一些不 由Ledger Streaming库实现的,之前 Apache Flink实现的,一些一些即使对同同类务性的应用而言,Apache Flink也是真正的中流砥柱。

至此,一些人能必须说流解决不仅仅支持连续解决、流式分析、批解决可能事件驱动的解决,你才能必须用它做事务性的解决。当然,前提后会你有一一三个小 多 足够强大的流解决引擎。这之前 我演讲的完整篇 内容。