導(dǎo)讀：本文整理自 Flink 創(chuàng)始公司 dataArtisans（現(xiàn)在為Ververica） 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Stephan Ewen 在 Flink Forward China 2018 上的演講《Stream Processing takes on Everything》。這個(gè)演講主題看似比較激進(jìn)：流處理解決所有問題。很多人對于 Flink 可能還停留在最初的認(rèn)知，覺得 Flink 是一個(gè)流處理引擎，實(shí)際上 Flink 可以做很多其他的工作，比如批處理、應(yīng)用程序。在這個(gè)演講中，Stephan 首先會(huì)簡單說明他對 Flink 功能的觀點(diǎn)，然后深入介紹一個(gè)特定領(lǐng)域的應(yīng)用和事件處理場景。這個(gè)場景乍看起來不是一個(gè)流處理的使用場景，但是在 Stephan 看來，它實(shí)際上就是一個(gè)很有趣的流處理使用場景。

注意，文末有福利～

上圖對為什么流處理可以處理一切作出詮釋，將數(shù)據(jù)看做流是一個(gè)自然而又十分強(qiáng)大的想法。大部分?jǐn)?shù)據(jù)的產(chǎn)生過程都是隨時(shí)間生成的流，比如一個(gè) Petabyte 的數(shù)據(jù)不會(huì)憑空產(chǎn)生。這些數(shù)據(jù)通常都是一些事件的積累，比如支付、將商品放入購物車，網(wǎng)頁瀏覽，傳感器采樣輸出，

基于數(shù)據(jù)是流的想法，我們對數(shù)據(jù)處理可以有相應(yīng)的理解。比如將過去的歷史數(shù)據(jù)看做是一個(gè)截止到某一時(shí)刻的有限的流，或是將一個(gè)實(shí)時(shí)處理應(yīng)用看成是從某一個(gè)時(shí)刻開始處理未來到達(dá)的數(shù)據(jù)?？赡茉谖磥砟硞€(gè)時(shí)刻它會(huì)停止，那么它就變成了處理從開始時(shí)刻到停止時(shí)刻的有限數(shù)據(jù)的批處理。當(dāng)然，它也有可能一直運(yùn)行下去，不斷處理新到達(dá)的數(shù)據(jù)。這個(gè)對數(shù)據(jù)的重要理解方式非常強(qiáng)大，基于這一理解，F(xiàn)link 可以支持整個(gè)數(shù)據(jù)處理范疇內(nèi)的所有場景。

最廣為人知的 Flink 使用場景是流分析、連續(xù)處理（或者說漸進(jìn)式處理），這些場景中 Flink 實(shí)時(shí)或者近實(shí)時(shí)的處理數(shù)據(jù)，或者采集之前提到的歷史數(shù)據(jù)并且連續(xù)的對這些事件進(jìn)行計(jì)算。曉偉在之前的演講中提到一個(gè)非常好的例子來說明怎么樣通過對 Flink 進(jìn)行一些優(yōu)化，進(jìn)而可以針對有限數(shù)據(jù)集做一些特別的處理，這使得 Flink 能夠很好的支持批處理的場景，從性能上來說能夠與先進(jìn)的批處理引擎相媲美。而在這根軸的另一頭，是我今天的演講將要說明的場景 – 事件驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用。這類應(yīng)用普遍存在于任何服務(wù)或者微服務(wù)的架構(gòu)中。這類應(yīng)用接收各類事件（可能是 RPC 調(diào)用、HTTP 請求），并且對這些事件作出一些響應(yīng)，比如把商品放進(jìn)購物車，或者加入社交網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)群組。

在我進(jìn)一步展開今天的演講之前，我想先對社區(qū)在 Flink 的傳統(tǒng)領(lǐng)域（實(shí)時(shí)分析、連續(xù)處理）近期所做的工作做一個(gè)介紹。Flink 1.7 在 2018 年 11 月 30 日已經(jīng)發(fā)布。在 Flink 1.7 中為典型的流處理場景加入了一些非常有趣的功能。比如我個(gè)人非常感興趣的在流式 SQL 中帶時(shí)間版本的 Join。一個(gè)基本想法是有兩個(gè)不同的流，其中一個(gè)流被定義為隨時(shí)間變化的參照表，另一個(gè)是與參照表進(jìn)行 Join 的事件流。比如事件流是一個(gè)訂單流，參照表是不斷被更新的匯率，而每個(gè)訂單需要使用最新的匯率來進(jìn)行換算，并將換算的結(jié)果輸出到結(jié)果表。這個(gè)例子在標(biāo)準(zhǔn)的 SQL 當(dāng)中實(shí)際上并不容易表達(dá)，但在我們對 Streaming SQL 做了一點(diǎn)小的擴(kuò)展以后，這個(gè)邏輯表達(dá)變得非常簡單，我們發(fā)現(xiàn)這樣的表達(dá)有非常多的應(yīng)用場景。

另一個(gè)在流處理領(lǐng)域十分強(qiáng)大的新功能是將復(fù)雜事件處理（CEP）和 SQL 相結(jié)合。CEP 應(yīng)用觀察事件模式。比如某個(gè) CEP 應(yīng)用觀察股市，當(dāng)有兩個(gè)上漲后緊跟一個(gè)下跌時(shí)，這個(gè)應(yīng)用可能做些交易。再比如一個(gè)觀察溫度計(jì)的應(yīng)用，當(dāng)它發(fā)現(xiàn)有溫度計(jì)在兩個(gè)超過 90 攝氏度的讀數(shù)之后的兩分鐘里沒有任何操作，可能會(huì)進(jìn)行一些操作。與 SQL 的結(jié)合使這類邏輯的表達(dá)也變得非常簡單。

第三個(gè) Flink 1.7 中做了很多工作的功能是 Schema 升級(jí)。這個(gè)功能和基于流的應(yīng)用緊密相關(guān)。就像你可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù) Schema 升級(jí)一樣，你可以修改 Flink 表中列的類型或者重新寫一個(gè)列，

另外我想簡單介紹的是流處理技術(shù)不僅僅是簡單對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，這還包括了很多與外部系統(tǒng)進(jìn)行事務(wù)交互。流處理引擎需要在采用不同協(xié)議的系統(tǒng)之間以事務(wù)的方式移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證計(jì)算過程和數(shù)據(jù)的一致性。這一部分功能也是在 Flink 1.7 中得到了增強(qiáng)。

以上我對 Flink 1.7 的新功能向大家做了簡單總結(jié)。下面讓我們來看看今天我演講的主要部分，也就是利用 Flink 來搭建應(yīng)用和服務(wù)。我將說明為什么流處理是一個(gè)搭建應(yīng)用和服務(wù)或者微服務(wù)的有趣技術(shù)。

我將從左邊這個(gè)高度簡化的圖說起，我們一會(huì)兒將聊一些其中的細(xì)節(jié)。首先我們來看一個(gè)理解應(yīng)用簡單的視角。如左圖所示，一個(gè)應(yīng)用可以是一個(gè) Container，一個(gè) Spring 應(yīng)用，或者 Java 應(yīng)用、Ruby 應(yīng)用，等等。這個(gè)應(yīng)用從諸如 RPC，HTTP 等渠道接收請求，然后依據(jù)請求進(jìn)行數(shù)據(jù)庫變更。這個(gè)應(yīng)用也可能調(diào)用另一個(gè)微服務(wù)并進(jìn)行下一步的處理。我們可以非常自然的想到進(jìn)入到應(yīng)用的這些請求可以看做是個(gè)事件組成的序列，所以我們可以把它們看做是事件流。可能這些事件被緩存在消息隊(duì)列中，而應(yīng)用會(huì)從消息隊(duì)列中消費(fèi)這些事件進(jìn)行處理，當(dāng)應(yīng)用需要響應(yīng)一個(gè)請求時(shí)，它將結(jié)果輸出到另一個(gè)消息隊(duì)列，而請求發(fā)送方可以從這個(gè)消息隊(duì)列中消費(fèi)得到所發(fā)送請求的響應(yīng)。在這張圖中我們已經(jīng)可以看到一些有趣的不同。

第一個(gè)不同是在這張圖中應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫不再是分開的兩個(gè)實(shí)體，而是被一個(gè)有狀態(tài)的流處理應(yīng)用所代替。所以在流處理應(yīng)用的架構(gòu)中，不再有應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫的連接了，它們被放到了一起。這個(gè)做法有利有弊，但其中有些好處是非常重要的。首先是性能上的好處是明顯的，因?yàn)閼?yīng)用不再需要和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，處理可以基于內(nèi)存中的變量進(jìn)行。其次這種做法有很好并且很簡單的一致性。

這張圖被簡化了很多，實(shí)際上我們通常會(huì)有很多個(gè)應(yīng)用，而不是一個(gè)被隔離的應(yīng)用，很多情況下你的應(yīng)用會(huì)更符合這張圖。系統(tǒng)中有個(gè)接收請求的接口，然后請求被發(fā)送到第一個(gè)應(yīng)用，可能會(huì)再被發(fā)到另一個(gè)應(yīng)用，然后得到相應(yīng)。在圖中有些應(yīng)用會(huì)消費(fèi)中間結(jié)果的流。這張圖已經(jīng)展示了為什么流處理是更適合比較復(fù)雜的微服務(wù)場景的技術(shù)。因?yàn)楹芏鄷r(shí)候系統(tǒng)中不會(huì)有一個(gè)直接接收用戶請求并直接響應(yīng)的服務(wù)，通常來說一個(gè)微服務(wù)需要跟其他微服務(wù)通信。這正如在流處理的架構(gòu)中不同應(yīng)用在創(chuàng)建輸出流，同時(shí)基于衍生出的流再創(chuàng)建并輸出新的流。

到目前為止，我們看到的內(nèi)容多少還比較直觀。而對基于流處理技術(shù)的微服務(wù)架構(gòu)而言，人們最常問的一個(gè)問題是如何保證事務(wù)性？如果系統(tǒng)中使用的是數(shù)據(jù)庫，通常來說都會(huì)有非常成熟復(fù)雜的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和事務(wù)模型。這也是數(shù)據(jù)庫在過去許多年中十分成功的原因。開始一個(gè)事務(wù)，對數(shù)據(jù)做一些操作，提交或者撤銷一個(gè)事務(wù)。這個(gè)機(jī)制使得數(shù)據(jù)完整性得到了保證（一致性，持久性等等）。

那么在流處理中我們怎么做到同樣的事情呢？作為一個(gè)優(yōu)秀的流處理引擎，F(xiàn)link 支持了恰好一次語義，保證了每個(gè)事件只會(huì)被處理一遍。但是這依然對某些操作有限制，這也成為了使用流處理應(yīng)用的一個(gè)障礙。我們通過一個(gè)非常簡單流處理應(yīng)用例子來看我們可以做一些什么擴(kuò)展來解決這個(gè)問題。我們會(huì)看到，解決辦法其實(shí)出奇的簡單。

讓我們以這個(gè)教科書式的事務(wù)為例子來看一下事務(wù)性應(yīng)用的過程。這個(gè)系統(tǒng)維護(hù)了賬戶和其中存款余額的信息。這樣的信息可能是銀行或者在線支付系統(tǒng)的場景中用到的。假設(shè)我們想要處理類似下面的事務(wù)：如果賬戶 A 中的余額大于 100，那么從賬戶 A 中轉(zhuǎn)賬 50 元到賬戶 B。這是個(gè)非常簡單的兩個(gè)賬戶之間進(jìn)行轉(zhuǎn)賬的例子。

數(shù)據(jù)庫對于這樣的事務(wù)已經(jīng)有了一個(gè)核心的范式，也就是原子性，一致性，隔離性和持久性（ACID）。這是能夠讓用戶放心使用事務(wù)的幾個(gè)基本保證。有了他們，用戶不用擔(dān)心錢在轉(zhuǎn)賬過程中會(huì)丟失或者其他問題。讓我們用這個(gè)例子來放到流處理應(yīng)用中，來讓流處理應(yīng)用也能提供和數(shù)據(jù)相同的 ACID 支持：

原子性要求一個(gè)轉(zhuǎn)賬要不就完全完成，也就是說轉(zhuǎn)賬金額從一個(gè)賬戶減少，并增加到另一個(gè)賬戶，要不就兩個(gè)賬戶的余額都沒有變化。而不會(huì)只有一個(gè)賬戶余額改變。否則的話錢就會(huì)憑空減少或者憑空增加。

一致性和隔離性是說如果有很多用戶同時(shí)想要進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，那么這些轉(zhuǎn)賬行為之間應(yīng)該互不干擾，每個(gè)轉(zhuǎn)賬行為應(yīng)該被獨(dú)立的完成，并且完成后每個(gè)賬戶的余額應(yīng)該是正確的。也就是說如果兩個(gè)用戶同時(shí)操作同一個(gè)賬戶，系統(tǒng)不應(yīng)該出錯(cuò)。

持久性指的是如果一個(gè)操作已經(jīng)完成，那么這個(gè)操作的結(jié)果會(huì)被妥善的保存而不會(huì)丟失。

我們假設(shè)持久性已經(jīng)被滿足。一個(gè)流處理器有狀態(tài)，這個(gè)狀態(tài)會(huì)被 checkpoint，所以流處理器的狀態(tài)是可恢復(fù)的。也就是說只要我們完成了一個(gè)修改，并且這個(gè)修改被 checkpoint 了，那么這個(gè)修改就是持久化的。

讓我們來看看另外三個(gè)例子。設(shè)想一下，如果我們用流處理應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)會(huì)發(fā)生什么。我們先把問題簡化一些，假設(shè)轉(zhuǎn)賬不需要有條件，僅僅是將 50 元從賬戶 A 轉(zhuǎn)到賬戶，也就是說賬戶 A 的余額減少 50 元而賬戶 B 的余額增加 50 元。我們的系統(tǒng)是一個(gè)分布式的并行系統(tǒng)，而不是一個(gè)單機(jī)系統(tǒng)。簡單起見我們假設(shè)系統(tǒng)中只有兩臺(tái)機(jī)器，這兩臺(tái)機(jī)器可以是不同的物理機(jī)或者是在 YARN 或者 Kubernetes 上不同的容器?？傊鼈兪莾蓚€(gè)不同的流處理器實(shí)例，數(shù)據(jù)分布在這兩個(gè)流處理器上。我們假設(shè)賬戶 A 的數(shù)據(jù)由其中一臺(tái)機(jī)器維護(hù)，而賬戶 B 的數(shù)據(jù)有另一臺(tái)機(jī)器維護(hù)。

現(xiàn)在我們要做個(gè)轉(zhuǎn)賬，將 50 元從賬戶 A 轉(zhuǎn)移到賬戶 B，我們把這個(gè)請求放進(jìn)隊(duì)列中，然后這個(gè)轉(zhuǎn)賬請求被分解為對賬戶 A 和 B 分別進(jìn)行操作，并且根據(jù)鍵將這兩個(gè)操作路由到維護(hù)賬戶 A 和維護(hù)賬戶 B 的這兩臺(tái)機(jī)器上，這兩臺(tái)機(jī)器分別根據(jù)要求對賬戶 A 和賬戶 B 的余額進(jìn)行改動(dòng)。這并不是事務(wù)操作，而只是兩個(gè)獨(dú)立無意義的改動(dòng)。一旦我們將轉(zhuǎn)賬的請求改的稍微復(fù)雜一些就會(huì)發(fā)現(xiàn)問題。

下面我們假設(shè)轉(zhuǎn)賬是有條件的，我們只想在賬戶 A 的余額足夠的情況下才進(jìn)行轉(zhuǎn)賬，這樣就已經(jīng)有些不太對了。如果我們還是像之前那樣操作，將這個(gè)轉(zhuǎn)賬請求分別發(fā)送給維護(hù)賬戶 A 和 B 的兩臺(tái)機(jī)器，如果 A 沒有足夠的余額，那么 A 的余額不會(huì)發(fā)生變化，而 B 的余額可能已經(jīng)被改動(dòng)了。我們就違反了一致性的要求。

我們看到我們需要首先以某種方式統(tǒng)一做出是否需要更改余額的決定，如果這個(gè)統(tǒng)一的決定中余額需要被修改，我們再進(jìn)行修改余額的操作。所以我們先給維護(hù) A 的余額的機(jī)器發(fā)送一個(gè)請求，讓它查看 A 的余額。我們也可以對 B 做同樣的事情，但是這個(gè)例子里面我們不關(guān)心 B 的余額。然后我們把所有這樣的條件檢查的請求匯總起來去檢驗(yàn)條件是否滿足。因?yàn)?Flink 這樣的流處理器支持迭代，如果滿足轉(zhuǎn)賬條件，我們可以把這個(gè)余額改動(dòng)的操作放進(jìn)迭代的反饋流當(dāng)中來告訴對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行余額修改。反之如果條件不滿足，那么余額改動(dòng)的操作將不會(huì)被放進(jìn)反饋流。這個(gè)例子里面，通過這種方式我們可以正確的進(jìn)行轉(zhuǎn)賬操作。從某種角度上來說我們實(shí)現(xiàn)了原子性，基于一個(gè)條件我們可以進(jìn)行全部的余額修改，或者不進(jìn)行任何余額修改。這部分依然還是比較直觀的，更大的困難是在于如何做到并發(fā)請求的隔離性。

假設(shè)我們的系統(tǒng)沒有變，但是系統(tǒng)中有多個(gè)并發(fā)的請求。我們在之前的演講中已經(jīng)知道，這樣的并發(fā)可能達(dá)到每秒鐘幾十億條。如圖，我們的系統(tǒng)可能從兩個(gè)流中同時(shí)接受請求。如果這兩個(gè)請求同時(shí)到達(dá)，我們像之前那樣將每個(gè)請求拆分成多個(gè)請求，首先檢查余額條件，然后進(jìn)行余額操作。然而我們發(fā)現(xiàn)這會(huì)帶來問題。管理賬戶 A 的機(jī)器會(huì)首先檢查 A 的余額是否大于 50，然后又會(huì)檢查 A 的余額是否大于 100，因?yàn)閮蓚€(gè)條件都滿足，所以兩筆轉(zhuǎn)賬操作都會(huì)進(jìn)行，但實(shí)際上賬戶 A 上的余額可能無法同時(shí)完成兩筆轉(zhuǎn)賬，而只能完成 50 元或者 100 元的轉(zhuǎn)賬中的一筆。這里我們需要進(jìn)一步思考怎么樣來處理并發(fā)的請求，我們不能只是簡單地并發(fā)處理請求，這會(huì)違反事務(wù)的保證。從某種角度來說，這是整個(gè)數(shù)據(jù)庫事務(wù)的核心。數(shù)據(jù)庫的專家們花了一些時(shí)間提供了不同解決方案，有的方案比較簡單，有的則很復(fù)雜。但所有的方案都不是那么容易，尤其是在分布式系統(tǒng)當(dāng)中。

在流處理中怎么解決這個(gè)問題呢？直覺上講，如果我們能夠讓所有的事務(wù)都按照順序依次發(fā)生，那么問題就解決了，這也被成為可序列化的特性。但是我們當(dāng)然不希望所有的請求都被依次順序處理，這與我們使用分布式系統(tǒng)的初衷相違背。所以我們需要保證這些請求最后的產(chǎn)生的影響看起來是按照順序發(fā)生的，也就是一個(gè)請求產(chǎn)生的影響是基于前一個(gè)請求產(chǎn)生影響的基礎(chǔ)之上的。換句話說也就是一個(gè)事務(wù)的修改需要在前一個(gè)事務(wù)的所有修改都完成后才能進(jìn)行。這種希望一件事在另一件事之后發(fā)生的要求看起來很熟悉，這似乎是我們以前在流處理中曾經(jīng)遇到過的問題。是的，這聽上去像是事件時(shí)間。用高度簡化的方式來解釋，如果所有的請求都在不同的事件時(shí)間產(chǎn)生，即使由于種種原因他們到達(dá)處理器的時(shí)間是亂序的，流處理器依然會(huì)根據(jù)他們的事件時(shí)間來對他們進(jìn)行處理。流處理器會(huì)使得所有的事件的影響看上去都是按順序發(fā)生的。按事件時(shí)間處理是 Flink 已經(jīng)支持的功能。

那么詳細(xì)說來，我們到底怎么解決這個(gè)一致性問題呢？假設(shè)我們有并行的請求輸入并行的事務(wù)請求，這些請求讀取某些表中的記錄，然后修改某些表中的記錄。我們首先需要做的是把這些事務(wù)請求根據(jù)事件時(shí)間順序擺放。這些請求的事務(wù)時(shí)間不能夠相同，但是他們之間的時(shí)間也需要足夠接近，這是因?yàn)樵谑录r(shí)間的處理過程中會(huì)引入一定的延遲，我們需要保證所處理的事件時(shí)間在向前推進(jìn)。因此第一步是定義事務(wù)執(zhí)行的順序，也就是說需要有一個(gè)聰明的算法來為每個(gè)事務(wù)制定事件時(shí)間。

在圖上，假設(shè)這三個(gè)事務(wù)的事件時(shí)間分別是 T+2, T 和 T+1。那么第二個(gè)事務(wù)的影響需要在第一和第三個(gè)事務(wù)之前。不同的事務(wù)所做的修改是不同的，每個(gè)事務(wù)都會(huì)產(chǎn)生不同的操作請求來修改狀態(tài)。我們現(xiàn)在需要將對訪問每個(gè)行和狀態(tài)的事件進(jìn)行排序，保證他們的訪問是符合事件時(shí)間順序的。這也意味著那些相互之間沒有關(guān)系的事務(wù)之間自然也沒有了任何影響。比如這里的第三個(gè)事務(wù)請求，它與前兩個(gè)事務(wù)之間沒有訪問共同的狀態(tài)，所以它的事件時(shí)間排序與前兩個(gè)事務(wù)也相互獨(dú)立。而當(dāng)前兩個(gè)事務(wù)之間的操作的到達(dá)順序與事件時(shí)間不符時(shí)，F(xiàn)link 則會(huì)依據(jù)它們的事件時(shí)間進(jìn)行排序后再處理。

必須承認(rèn)，這樣說還是進(jìn)行了一些簡化，我們還需要做一些事情來保證高效執(zhí)行，但是總體原則上來說，這就是全部的設(shè)計(jì)。除此之外我們并不需要更多其他東西。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)設(shè)計(jì)，我們引入了一種聰明的分布式事件時(shí)間分配機(jī)制。這里的事件時(shí)間是邏輯時(shí)間，它并不需要有什么現(xiàn)實(shí)意義，比如它不需要是真實(shí)的時(shí)鐘。使用 Flink 的亂序處理能力，并且使用 Flink 迭代計(jì)算的功能來進(jìn)行某些前提條件的檢查。這些就是我們構(gòu)建一個(gè)支持事務(wù)的流處理器的要素。

我們實(shí)際上已經(jīng)完成了這個(gè)工作，稱之為流式賬簿（Streaming Ledger），這是個(gè)在 Apache Flink 上很小的庫。它基于流處理器做到了滿足 ACID 的多鍵事務(wù)性操作。我相信這是個(gè)非常有趣的進(jìn)化。流處理器一開始基本上沒有任何保障，然后類似 Storm 的系統(tǒng)增加了至少一次的保證。但顯然至少一次依然不夠好。然后我們看到了恰好一次的語義，這是一個(gè)大的進(jìn)步，但這只是對于單行操作的恰好一次語義，這與鍵值庫很類似。而支持多行一次或者多行事務(wù)操作將流處理器提升到了一個(gè)可以解決傳統(tǒng)意義上關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所應(yīng)用場景的階段。

Streaming Ledger 的實(shí)現(xiàn)方式是允許用戶定義一些表和對這些表進(jìn)行修改的函數(shù)。

Streaming Ledger 會(huì)運(yùn)行這些函數(shù)和表，所有的這些一起編譯成一個(gè) Apache Flink 的有向無環(huán)圖（DAG）。Streaming Ledger 會(huì)注入所有事務(wù)時(shí)間分配的邏輯，以此來保證所有事務(wù)的一致性。

搭建這樣一個(gè)庫并不難，難的是讓它高性能的運(yùn)行。讓我們來看看它的性能。這些性能測試是幾個(gè)月之前的，我們并沒有做什么特別的優(yōu)化，我們只是想看看一些最簡單的方法能夠有什么樣的性能表現(xiàn)。而實(shí)際性能表現(xiàn)看起來相當(dāng)不錯(cuò)。如果你看這些性能條形成的階梯跨度，隨著流處理器數(shù)量的增長，性能的增長相當(dāng)線性。

在事務(wù)設(shè)計(jì)中，沒有任何協(xié)同或者鎖參與其中。這只是流處理，將事件流推入系統(tǒng)，緩存一小段時(shí)間來做一些亂序處理，然后做一些本地狀態(tài)更新。在這個(gè)方案中，沒有什么特別代價(jià)高昂的操作。在圖中性能增長似乎超過了線性，我想這主要是因?yàn)?JAVA 的 JVM 當(dāng)中 GC 的工作原因?qū)е碌?。?32 個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況下我們每秒可以處理大約兩百萬個(gè)事務(wù)。為了與數(shù)據(jù)庫性能測試進(jìn)行對比，通常當(dāng)你看數(shù)據(jù)庫的性能測試時(shí)，你會(huì)看到類似讀寫操作比的說明，比如 10% 的更新操作。而我們的測試使用的是 100% 的更新操作，而每個(gè)寫操作至少更新在不同分區(qū)上的 4 行數(shù)據(jù)，我們的表的大小大約是兩億行。即便沒有任何優(yōu)化，這個(gè)方案的性能也非常不錯(cuò)。

另一個(gè)在事務(wù)性能中有趣的問題是當(dāng)更新的操作對象是一個(gè)比較小的集合時(shí)的性能。如果事務(wù)之間沒有沖突，并發(fā)的事務(wù)處理是一個(gè)容易的事情。如果所有的事務(wù)都獨(dú)立進(jìn)行而互不干擾，那這個(gè)不是什么難題，任何系統(tǒng)應(yīng)該都能很好的解決這樣的問題。

當(dāng)所有的事務(wù)都開始操作同一些行時(shí)，事情開始變得更有趣了，你需要隔離不同的修改來保證一致性。所以我們開始比較一個(gè)只讀的程序、一個(gè)又讀又寫但是沒有寫沖突的程序和一個(gè)又讀又寫并有中等程度寫沖突的程序這三者之間的性能。你可以看到性能表現(xiàn)相當(dāng)穩(wěn)定。這就像是一個(gè)樂觀的并發(fā)沖突控制，表現(xiàn)很不錯(cuò)。那如果我們真的想要針對這類系統(tǒng)的阿喀琉斯之踵進(jìn)行考驗(yàn)，也就是反復(fù)的更新同一個(gè)小集合中的鍵。

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，這種情況下可能會(huì)出現(xiàn)反復(fù)重試，反復(fù)失敗再重試，這是一種我們總想避免的糟糕情況。是的，我們的確需要付出性能代價(jià)，這很自然，因?yàn)槿绻愕谋碇杏袔仔袛?shù)據(jù)每個(gè)人都想更新，那么你的系統(tǒng)就失去了并發(fā)性，這本身就是個(gè)問題。但是這種情況下，系統(tǒng)并沒崩潰，它仍然在穩(wěn)定的處理請求，雖然失去了一些并發(fā)性，但是請求依然能夠被處理。這是因?yàn)槲覀儧]有沖突重試的機(jī)制，你可以認(rèn)為我們有一個(gè)基于亂序處理天然的沖突避免的機(jī)制，這是一種非常穩(wěn)定和強(qiáng)大的技術(shù)。

我們還嘗試了在跨地域分布的情況下的性能表現(xiàn)。比如我們在美國、巴西，歐洲，日本和澳大利亞各設(shè)置了一個(gè) Flink 集群。也就是說我們有個(gè)全球分布的系統(tǒng)。如果你在使用一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，那么你會(huì)付出相當(dāng)高昂的性能代價(jià)，因?yàn)橥ㄐ诺难舆t變得相當(dāng)高?？绱笾薜男畔⒔换ケ仍谕粋€(gè)數(shù)據(jù)中心甚至同一個(gè)機(jī)架上的信息交互要產(chǎn)生大得多的延遲。

但是有趣的是，流處理的方式對延遲并不是十分敏感，延遲對性能有所影響，但是相比其它很多方案，延遲對流處理的影響要小得多。所以，在這樣的全球分布式環(huán)境中執(zhí)行分布式程序，的確會(huì)有更差的性能，部分原因也是因?yàn)榭绱笾薜耐ㄐ艓挷蝗缃y(tǒng)一數(shù)據(jù)中心里的帶寬，但是性能表現(xiàn)依然不差。

實(shí)際上，你可以拿它當(dāng)做一個(gè)跨地域的數(shù)據(jù)庫，同時(shí)仍然能夠在一個(gè)大概 10 個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群上獲得每秒幾十萬條事務(wù)的處理能力。在這個(gè)測試中我們只用了 10 個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)大洲兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。所以 10 個(gè)節(jié)點(diǎn)可以帶來全球分布的每秒 20 萬事務(wù)的處理能力。我認(rèn)為這是很有趣的結(jié)果，這是因?yàn)檫@個(gè)方案對延遲并不敏感。

我已經(jīng)說了很多利用流處理來實(shí)現(xiàn)事務(wù)性的應(yīng)用。可能聽起來這是個(gè)很自然的想法，從某種角度上來說的確是這樣。但是它的確需要一些很復(fù)雜的機(jī)制來作為支撐。它需要一個(gè)連續(xù)處理而非微批處理的能力，需要能夠做迭代，需要復(fù)雜的基于事件時(shí)間處理亂序處理。為了更好地性能，它需要靈活的狀態(tài)抽象和異步 checkpoint 機(jī)制。這些是真正困難的事情。這些不是由 Ledger Streaming 庫實(shí)現(xiàn)的，而是 Apache Flink 實(shí)現(xiàn)的，所以即使對這類事務(wù)性的應(yīng)用而言，Apache Flink 也是真正的中流砥柱。

至此，我們可以說流處理不僅僅支持連續(xù)處理、流式分析、批處理或者事件驅(qū)動(dòng)的處理，你也可以用它做事務(wù)性的處理。當(dāng)然，前提是你有一個(gè)足夠強(qiáng)大的流處理引擎。這就是我演講的全部內(nèi)容。

福 利

最近的一份市場調(diào)查報(bào)告顯示，Apache Flink 是 2018 年開源大數(shù)據(jù)生態(tài)中發(fā)展“最快”的引擎，和 2017 年相比增長了 125% 。近日，阿里巴巴最新一期Flink電子月刊《重新定義計(jì)算：Apache Flink 實(shí)踐》正式發(fā)布，該月刊融合了 Apache Flink 在國內(nèi)各大互聯(lián)網(wǎng)公司的大規(guī)模實(shí)踐和Flink Forward China峰會(huì)上的精彩演講內(nèi)容，希望對大家有所幫助。

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