Flink和Kafka连接时的精确一次保证

端到端的精确一次性保证

既然是端到端的exactly-once,我们可以从三个组件的角度来进行分析:

(1)Flink内部

Flink内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的exactly-once语义。

(2)输入端

输入数据源端的Kafka可以对数据进行持久化保存,并可以重置偏移量(offset)。所以我们可以在Source任务(FlinkKafkaConsumer)中将当前读取的偏移量保存为算子状态,写入到检查点中;当发生故障时,从检查点中读取恢复状态,并由连接器FlinkKafkaConsumer向Kafka重新提交偏移量,就可以重新消费数据、保证结果的一致性了。

(3)输出端

输出端保证exactly-once的最佳实现,当然就是两阶段提交(2PC)。作为与Flink天生一对的Kafka,自然需要用最强有力的一致性保证来证明自己。

也就是说,我们写入Kafka的过程实际上是一个两段式的提交:处理完毕得到结果,写入Kafka时是基于事务的"预提交";等到检查点保存完毕,才会提交事务进行"正式提交"。如果中间出现故障,事务进行回滚,预提交就会被放弃;恢复状态之后,也只能恢复所有已经确认提交的操作。

整体流程

相关推荐
你觉得20511 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
啊喜拔牙11 小时前
1. hadoop 集群的常用命令
java·大数据·开发语言·python·scala
IT成长日记11 小时前
【Kafka基础】Kafka工作原理解析
分布式·kafka
别惊鹊11 小时前
MapReduce工作原理
大数据·mapreduce
8K超高清11 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
2401_8712905812 小时前
MapReduce 的工作原理
大数据·mapreduce
州周12 小时前
kafka副本同步时HW和LEO
分布式·kafka
SelectDB技术团队13 小时前
Apache Doris 2025 Roadmap:构建 GenAI 时代实时高效统一的数据底座
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·ai·数据分析·湖仓一体
你觉得20514 小时前
浙江大学朱霖潮研究员:《人工智能重塑科学与工程研究》以蛋白质结构预测为例|附PPT下载方法
大数据·人工智能·机器学习·ai·云计算·aigc·powerpoint
益莱储中国14 小时前
世界通信大会、嵌入式展及慕尼黑上海光博会亮点回顾
大数据