本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：

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1. Aysnc I/O

1.1Aysnc I/O是啥？

Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。

主要目的：是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。

场景：

流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。

图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多个请求和回复。也就是说，你可以连续地向数据库发送用户a、b、c等的请求，与此同时，哪个请求的回复先返回了就处理哪个回复，从而连续的请求之间不需要阻塞等待，如上图右边所示。这也正是 Async I/O 的实现原理。

1.2提高吞吐量的两种方式对比

目标：提高吞吐量

1.3使用Aysnc I/O的前提条件

1.数据库(或key/value存储)提供支持异步请求的client。

2.没有异步请求客户端的话也可以将同步客户端丢到线程池中执行作为异步客户端。

注意：后者没有前者效果好。

1.4Async I/O API实现异步流式转换

Flink Async I/O API 允许用户在数据流中使用异步请求客户端访问外部存储。该API处理与数据流的集成，以及消息顺序性(Order)、事件时间(event time)、一致性(容错)等脏活累活。用户只需要专注于业务。

如果目标数据库有异步客户端，则三步即可实现异步流式转换操作(针对该数据库异步)：

1.实现用来分发请求的AsyncFunction ，用来向数据库发送异步请求并设置回调。

2.获取操作结果的callback，并将它提交给ResultFuture。

3.将异步I/O操作应用于DataStream。

1.5AsyncFunction

AsyncFunction实现实例如下所示：

1.6AsyncFunction超时处理

当异步I/O请求超时时，默认情况下会抛出异常并重新启动job。如果希望处理超时，可以覆盖AsyncFunction的timeout方法。

1.7AsyncDataStream工具类

一个工具类，用于将AsyncFunction应用于DataStream。

AsyncFunction发出的并发请求通常是无序的，该顺序基于哪个请求先完成。为了控制结果记录的发出顺序，Flink提供了两种模式，分别对应AsyncDataStream 的两个静态方法，orderedWait 和 unorderedWait：

1.orderedWait(有序)：消息的发送顺序与接收到的顺序相同（包括 watermark ），也就是先进先出。

2.unorderedWait(无序) ：

a）在 ProcessingTime 的情况下，完全无序，先返回的结果先发送(最低延迟和最低开销)。

b）在 EventTime 的情况下，watermark 不能超越消息，消息也不能超越 watermark，也就是说 watermark 定义的顺序的边界。在两个 watermark 之间的消息的发送是无序的，但是在watermark之后的消息不能先于该watermark之前的消息发送。(这意味着，在存在watermark的情况下，无序模式引入了与有序模式相同的延迟和管理开销。这种开销的大小取决于watermark频率。)

注意：Ingestion Time是一种特殊的Event Time ，它根据source的processing time自动生成watermark。

1.8容错与最佳实践

Async I/O operator提供完全exactly-once容错保证，它将运行中的异步请求记录存储在检查点中，并在从故障恢复时恢复/重新触发请求

最佳实践

1.使用Executor作为Future的回调时，推荐使用线程切换开销较小的DirectExecutor，可以选择下面任意方式或得：

org.apache.flink.runtime.concurrent.Executors.directExecutor()

com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.directExecutor()

2.asyncInvoke#asyncInvoke不是被Flink多线程调用的，不要在里面直接使用阻塞操作。

2.原理

2.1原理实现

注意：本小节不要求掌握

AsyncDataStream.(un)orderedWait方法的主要工作就是创建了一个 AsyncWaitOperator。AsyncWaitOperator 是支持异步 IO 访问的算子实现，该算子会运行 AsyncFunction 并处理异步返回的结果，其内部原理如下图所示：

如图所示，AsyncWaitOperator 主要由两部分组成：StreamElementQueue 和 Emitter。StreamElementQueue 是一个 Promise 队列，所谓 Promise 是一种异步抽象表示将来会有一个值（排队买鸭血粉丝汤给你的小票），这个队列是未完成的 Promise 队列，也就是进行中的请求队列。Emitter 是一个单独的线程，负责发送消息（收到的异步回复）给下游。

图中E5表示进入该算子的第五个元素（”Element-5”），在执行过程中首先会将其包装成一个 “Promise” P5，然后将P5放入队列。最后调用 AsyncFunction 的 ayncInvoke 方法，该方法会向外部服务发起一个异步的请求，并注册回调。该回调会在异步请求成功返回时调用 AsyncCollector.collect 方法将返回的结果交给框架处理。实际上 AsyncCollector 是一个 Promise ，也就是 P5，在调用 collect 的时候会标记 Promise 为完成状态，并通知 Emitter 线程有完成的消息可以发送了。Emitter 就会从队列中拉取完成的 Promise ，并从 Promise 中取出消息发送给下游。

2.2消息的顺序性

上文提到 Async I/O 提供了两种输出模式。其实细分有三种模式: 有序，ProcessingTime 无序，EventTime 无序。

Flink 使用队列来实现不同的输出模式，并抽象出一个队列的接口（StreamElementQueue），这种分层设计使得AsyncWaitOperator和Emitter不用关心消息的顺序问题。StreamElementQueue有两种具体实现，分别是 OrderedStreamElementQueue 和 UnorderedStreamElementQueue。UnorderedStreamElementQueue 比较有意思，它使用了一套逻辑巧妙地实现完全无序和 EventTime 无序。

2.3有序

有序比较简单，使用一个队列就能实现。所有新进入该算子的元素（包括 watermark），都会包装成 Promise 并按到达顺序放入该队列。如下图所示，尽管P4的结果先返回，但并不会发送，只有 P1 （队首）的结果返回了才会触发 Emitter 拉取队首元素进行发送。如下图所示：

2.4ProcessingTime 无序

ProcessingTime 无序也比较简单，因为没有 watermark，不需要协调 watermark 与消息的顺序性，所以使用两个队列就能实现，一个 uncompletedQueue 一个 completedQueue。所有新进入该算子的元素，同样的包装成 Promise 并放入 uncompletedQueue 队列，当uncompletedQueue队列中任意的Promise返回了数据，则将该 Promise 移到 completedQueue 队列中，并通知 Emitter 消费。如下图所示：

2.5EventTime 无序

EventTime 无序类似于有序与 ProcessingTime 无序的结合体。因为有 watermark，需要协调 watermark 与消息之间的顺序性，所以uncompletedQueue中存放的元素从原先的 Promise 变成了 Promise 集合。如果进入算子的是消息元素，则会包装成 Promise 放入队尾的集合中。如果进入算子的是 watermark，也会包装成 Promise 并放到一个独立的集合中，再将该集合加入到 uncompletedQueue 队尾，最后再创建一个空集合加到 uncompletedQueue 队尾。这样，watermark 就成了消息顺序的边界。只有处在队首的集合中的 Promise 返回了数据，才能将该 Promise 移到 completedQueue 队列中，由 Emitter 消费发往下游。只有队首集合空了，才能处理第二个集合。这样就保证了当且仅当某个 watermark 之前所有的消息都已经被发送了，该 watermark 才能被发送。过程如下图所示：

2.6快照与恢复

分布式快照机制是为了保证状态的一致性。我们需要分析哪些状态是需要快照的，哪些是不需要的。首先，已经完成回调并且已经发往下游的元素是不需要快照的。否则，会导致重发，那就不是 exactly-once 了。而已经完成回调且未发往下游的元素，加上未完成回调的元素，就是上述队列中的所有元素。

所以快照的逻辑也非常简单。

(1)清空原有的状态存储，

(2)遍历uncompletedQueue中的所有 Promise，从中取出 StreamElement（消息或 watermark）并放入状态存储中(3)执行快照操作。

恢复的时候，从快照中读取所有的元素全部再处理一次，当然包括之前已完成回调的元素。所以在失败恢复后，会有元素重复请求外部服务，但是每个回调的结果只会被发往下游一次。