状态一致性

  之前说到检查点又叫作“一致性检查点”，是Flink容错机制的核心。接下来就对状态一致性的概念进行说明，结合理论和实际应用场景，讨论Flink流式处理架构中的应对机制。

一、一致性的概念和级别

  在分布式系统中，一致性（consistency）是一个非常重要的概念；在事务（transaction）中，一致性也是重要的一个特性。Flink中一致性的概念，主要用在故障恢复的描述中，所以更加类似于事务中的表述。那到底什么是一致性呢？

  简单来讲，一致性其实就是结果的正确性。对于分布式系统而言，强调的是不同节点中相同数据的副本应该总是“一致的”，也就是从不同节点读取时总能得到相同的值；而对于事务而言，是要求提交更新操作后，能够读取到新的数据。对于Flink来说，多个节点并行处理不同的任务，要保证计算结果是正确的，就必须不漏掉任何一个数据，而且也不会重复处理同一个数据。流式计算本身就是一个一个来的，所以正常处理的过程中结果肯定是正确的；但在发生故障、需要恢复状态进行回滚时就需要更多的保障机制了。通过检查点的保存来保证状态恢复后结果的正确，所以主要讨论的就是“状态的一致性”。

一般说来，状态一致性有三种级别：

• 最多一次（AT-MOST-ONCE）
    当任务发生故障时，最简单的做法就是直接重启，别的什么都不干；既不恢复丢失的状态，也不重放丢失的数据。每个数据在正常情况下会被处理一次，遇到故障时就会丢掉，所以就是“最多处理一次”。
  可以发现，如果数据可以直接被丢掉，那其实就是没有任何操作来保证结果的准确性；所以这种类型的保证也叫“没有保证”。尽管看起来比较糟糕，不过如果我们的主要诉求是“快”，而对近似正确的结果也能接受，那这也不失为一种很好的解决方案。

• 至少一次（AT-LEAST-ONCE）
    在实际应用中，一般会希望至少不要丢掉数据。这种一致性级别就叫作“至少一次”（at-least-once），就是说是所有数据都不会丢，肯定被处理了；不过不能保证只处理一次，有些数据会被重复处理。
    在有些场景下，重复处理数据是不影响结果的正确性的，这种操作具有“幂等性”。比如，如果统计电商网站的UV，需要对每个用户的访问数据进行去重处理，所以即使同一个数据被处理多次，也不会影响最终的结果，这时使用at-least-once语义是完全没问题的。当然，如果重复数据对结果有影响，比如统计的是PV，或者之前的统计词频wordcount，使用at-least-once语义就可能会导致结果的不一致了。
    为了保证达到at-least-once的状态一致性，需要在发生故障时能够重放数据。最常见的做法是，可以用持久化的事件日志系统，把所有的事件写入到持久化存储中。这时只要记录一个偏移量，当任务发生故障重启后，重置偏移量就可以重放检查点之后的数据了。Kafka就是这种架构的一个典型实现。

• 精确一次（EXACTLY-ONCE）
    最严格的一致性保证，就是所谓的“精确一次”（exactly-once，有时也译作“恰好一次”）。这也是最难实现的状态一致性语义。exactly-once意味着所有数据不仅不会丢失，而且只被处理一次，不会重复处理。也就是说对于每一个数据，最终体现在状态和输出结果上，只能有一次统计。

  exactly-once可以真正意义上保证结果的绝对正确，在发生故障恢复后，就好像从未发生过故障一样。
  很明显，要做的exactly-once，首先必须能达到at-least-once的要求，就是数据不丢。所以同样需要有数据重放机制来保证这一点。另外，还需要有专门的设计保证每个数据只被处理一次。Flink中使用的是一种轻量级快照机制——检查点（checkpoint）来保证exactly-once语义。

二、端到端的状态一致性

  检查点可以保证Flink内部状态的一致性，而且可以做到精确一次（exactly-once）。那是不是说，只要开启了检查点，发生故障进行恢复，结果就不会有任何问题呢？
  没那么简单。在实际应用中，一般要保证从用户的角度看来，最终消费的数据是正确的。而用户或者外部应用不会直接从Flink内部的状态读取数据，往往需要将处理结果写入外部存储中。这就要求不仅要考虑Flink内部数据的处理转换，还涉及从外部数据源读取，以及写入外部持久化系统，整个应用处理流程从头到尾都应该是正确的。
  所以完整的流处理应用，应该包括了数据源、流处理器和外部存储系统三个部分。这个完整应用的一致性，就叫作“端到端（end-to-end）的状态一致性”，它取决于三个组件中最弱的那一环。一般来说，能否达到at-least-once一致性级别，主要看数据源能够重放数据；而能否达到exactly-once级别，流处理器内部、数据源、外部存储都要有相应的保证机制。