源码解析flink的GenericWriteAheadSink为什么做不到精确一次输出

背景

GenericWriteAheadSink是可以用于几乎是精准一次输出的场景,为什么说是几乎精准一次呢?我们从源码的角度分析一下

GenericWriteAheadSink做不到精准一次输出的原因

首先我们看一下flink检查点完成后通知GenericWriteAheadSink开始进行分段的记录输出并提交事务的代码

java 复制代码
pubblic void notifyCheckpointComplete(long checkpointId) throws Exception {
        super.notifyCheckpointComplete(checkpointId);

        synchronized (pendingCheckpoints) {
            Iterator<PendingCheckpoint> pendingCheckpointIt = pendingCheckpoints.iterator();
            while (pendingCheckpointIt.hasNext()) {

                PendingCheckpoint pendingCheckpoint = pendingCheckpointIt.next();

                long pastCheckpointId = pendingCheckpoint.checkpointId;
                int subtaskId = pendingCheckpoint.subtaskId;
                long timestamp = pendingCheckpoint.timestamp;
                StreamStateHandle streamHandle = pendingCheckpoint.stateHandle;

                if (pastCheckpointId <= checkpointId) {
                    try {
                        if (!committer.isCheckpointCommitted(subtaskId, pastCheckpointId)) {
                            try (FSDataInputStream in = streamHandle.openInputStream()) {
                            //开始把分段记录列表的记录进行输出
                                boolean success =
                                        sendValues(
                                                new ReusingMutableToRegularIteratorWrapper<>(
                                                        new InputViewIterator<>(
                                                                new DataInputViewStreamWrapper(in),
                                                                serializer),
                                                        serializer),
                                                pastCheckpointId,
                                                timestamp);
                                if (success) {
                                   //把分段记录列表输出成功后提交事务
                                    committer.commitCheckpoint(subtaskId, pastCheckpointId);
                                    streamHandle.discardState();
                                    pendingCheckpointIt.remove();
                                }
                            }
                        } else {
                            streamHandle.discardState();
                            pendingCheckpointIt.remove();
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        // we have to break here to prevent a new (later) checkpoint
                        // from being committed before this one
                        LOG.error("Could not commit checkpoint.", e);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }

从上面的源码可以看出,sendValue方法和提交事务commitCheckpoint方法并不能保证原子性,这就意味着如果sendValue执行了一部分或者全部,而提交事务方法commitCheckpoint失败,那么此时这个检查点对应的事务相当于就没有完成,在下一个检查点的通知消息中,会把历史检查点的事务重新sendValue然后进行commit一次,这就意味着相同的记录会执行两次sendValue操作,这就是GenericWriteAheadSink不能保证精准一次的原因

相关推荐
JH30737 小时前
SpringBoot 优雅处理金额格式化:拦截器+自定义注解方案
java·spring boot·spring
Coder_Boy_8 小时前
技术让开发更轻松的底层矛盾
java·大数据·数据库·人工智能·深度学习
2501_944934738 小时前
高职大数据技术专业,CDA和Python认证优先考哪个?
大数据·开发语言·python
invicinble8 小时前
对tomcat的提供的功能与底层拓扑结构与实现机制的理解
java·tomcat
较真的菜鸟8 小时前
使用ASM和agent监控属性变化
java
黎雁·泠崖8 小时前
【魔法森林冒险】5/14 Allen类(三):任务进度与状态管理
java·开发语言
九河云9 小时前
5秒开服,你的应用部署还卡在“加载中”吗?
大数据·人工智能·安全·机器学习·华为云
Gain_chance9 小时前
36-学习笔记尚硅谷数仓搭建-DWS层数据装载脚本
大数据·数据仓库·笔记·学习
每日新鲜事10 小时前
热销复盘:招商林屿缦岛203套售罄背后的客户逻辑分析
大数据·人工智能
qq_124987075310 小时前
基于SSM的动物保护系统的设计与实现(源码+论文+部署+安装)
java·数据库·spring boot·毕业设计·ssm·计算机毕业设计