问题背景
在实时数据仓库建设中，Flink 作为流处理引擎的事实标准，Doris 作为 OLAP 数据库的新秀，两者的结合成为企业实时数据平台的常见架构选择。
然而，在生产环境中我们遇到了一个普遍的痛点：
"使用官方的 doris-flink-connector，其基于 Checkpoint 的二阶段提交（2PC）机制在千万级别数据同步时，吞吐量瓶颈明显，平均延迟从秒级跳升到分钟级。"
这篇文章将详细展示我们如何从传统的 checkpoint 二阶段提交，逐步演进到基于 Doris Label 事务标识的分批 StreamLoad 提交，最终落地到使用 Doris StreamLoader 保证幂等性的完整方案。
第一部分：问题诊断
1.1 官方 Doris-Flink-Connector 的架构
Doris-Flink-Connector 采用标准的 Flink Sink 设计，基于 Checkpoint 的二阶段提交（2PC）来保证 精确一次性（Exactly-Once）：
scss
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ Flink DataStream Pipeline │
│ │
│ Source → Transform → Doris Sink │
└──────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ DorisSink (2PC) │
│ │
│ 第一阶段：预提交 │
│ └─ 将数据写入缓冲 │
│ │
│ 第二阶段：Checkpoint │
│ └─ 真正提交到 Doris │
└─────────────────────────┘二阶段提交的生命周期：
python
# 伪代码：官方连接器的二阶段提交流程
class DorisSink2PC:
def write(self, record):
# 第一阶段：数据进入缓冲队列
self.buffer.append(record)
if self.buffer.size >= self.batch_size:
self.flush_buffer() # 本地缓冲
def flush_buffer(self):
# 将缓冲数据通过 Stream Load HTTP API 发送到 Doris
# 但此时还未提交事务
response = http_post(
url=f"http://{doris_host}:{http_port}/api/{db}/{table}/load",
data=self.buffer,
label=f"checkpoint_{checkpoint_id}_{partition_id}" # 使用 checkpoint 作为 label
)
self.pending_commits.append(response.label)
def notify_checkpoint_complete(self, checkpoint_id):
# 第二阶段：Checkpoint 完成后，真正提交事务
for label in self.pending_commits:
commit_load_task(label) # 向 Doris 发送提交请求
self.pending_commits.clear()
def abort_checkpoint(self, checkpoint_id):
# Checkpoint 失败时，回滚未提交的加载任务
for label in self.pending_commits:
abort_load_task(label)
self.pending_commits.clear()1.2 二阶段提交的性能瓶颈
虽然二阶段提交能保证强一致性，但在实时场景中存在以下瓶颈：
| 瓶颈点 | 原因 | 影响 |
|---|---|---|
| Checkpoint 同步等待 | Flink 需要等待所有 Source 对齐，才能触发 Checkpoint | 吞吐量受到最慢 Source 的制约 |
| Doris 事务锁竞争 | 多个并行度的任务同时等待事务提交，导致锁竞争 | 延迟从秒级跳升到分钟级 |
| 缓冲区膨胀 | 预提交的数据在 Doris 侧暂时无法查询，缓冲区堆积 | 内存占用高，GC 频繁 |
| 网络往返次数 | 每个 Batch 需要两次 HTTP 往返（预提交 + 最终提交） | 网络开销倍增 |
实际性能对比（基于千万级日均数据同步场景）：
matlab
官方 2PC 方案：
├─ 平均 RTT: ~500ms
├─ 吞吐量: ~20K rows/sec
├─ P99 延迟: ~10min
└─ 资源占用: 高 (GC 压力大)
优化后方案（本文方案）：
├─ 平均 RTT: ~50ms
├─ 吞吐量: ~500K rows/sec
├─ P99 延迟: ~5sec
└─ 资源占用: 低 (稳定)1.3 应用场景界定
本方案适用的场景：
- ✅ 实时 ETL：数据库主从复制、日志采集、消息队列实时入库
- ✅ 准实时报表：用户行为分析、销售数据实时汇总
- ✅ 日志存储：结构化日志入湖、审计日志归档
- ✅ 数据湖集成：多源异构数据实时融合
不适用的场景：
- ❌ 对强一致性有绝对要求的金融类场景（需自定义幂等策略）
- ❌ 数据修改频繁的 OLTP 场景（应使用 OLTP 数据库）
典型应用表模型：
本方案重点针对 明细表（Append-Only Table）：
- 数据只追加，不修改或删除
- 典型场景：事件表、日志表、订单详情表、流水表
不适用于需要 UPDATE/DELETE 的维度表或聚合表。
第二部分：方案演进
2.1 第一代：Label 事务标识分批提交
核心思路：绕过 Checkpoint，直接利用 Doris 的 Label 机制来保证幂等性。
Doris Label 是什么？
python
# 通俗理解：Label 就是一个"事务ID"
# 同一个 Label 的多次请求，Doris 只处理一次
# 举例：
# 第一次请求：POST /api/db/table/load?label=user_sync_001
# → Doris 创建事务，返回 success
# 第二次请求（网络重试）：POST /api/db/table/load?label=user_sync_001
# → Doris 检查到 label 已存在，幂等返回 success（不重复加载）
# 第三次请求（另一个并行度）：POST /api/db/table/load?label=user_sync_002
# → Doris 创建新事务，正常处理架构设计：
css
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ Flink DataStream Pipeline │
│ │
│ Source → Transform → Label-Based Sink │
└────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────┐
│ Label-Based Sink (分批) │
│ │
│ 1. 内存缓冲数据 │
│ 2. 生成唯一 Label │
│ 3. StreamLoad 提交 │
│ 4. 异步等待 Doris 确认 │
└──────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────┐
│ Doris StreamLoad API │
│ │
│ Label: user_sync_001 │
│ Status: FINISHED/CANCELLED │
└──────────────────────────────┘代码实现：
python
from datetime import datetime
from typing import List
import uuid
import requests
import time
class DorisLabelSink:
"""
基于 Doris Label 的分批提交 Sink
保证在至多一次（At-Most-Once）的语义下，幂等性上传
"""
def __init__(
self,
doris_host: str,
doris_port: int,
database: str,
table: str,
username: str,
password: str,
batch_size: int = 10000,
flush_interval_ms: int = 5000
):
self.doris_host = doris_host
self.doris_port = doris_port
self.database = database
self.table = table
self.username = username
self.password = password
self.batch_size = batch_size
self.flush_interval_ms = flush_interval_ms
self.buffer = []
self.last_flush_time = time.time()
self.pending_labels = {} # {label: timestamp}
def write(self, record: dict):
"""
写入记录，触发缓冲或提交
"""
self.buffer.append(record)
# 条件1：缓冲区满
if len(self.buffer) >= self.batch_size:
self.flush()
# 条件2：距离上次提交超过 flush_interval
elif time.time() - self.last_flush_time > self.flush_interval_ms / 1000:
self.flush()
def flush(self):
"""
生成 Label，调用 StreamLoad API
"""
if not self.buffer:
return
# 步骤1：生成唯一 Label
# 格式：{database}_{table}_{timestamp}_{uuid}
label = self._generate_label()
# 步骤2：准备 CSV 格式数据
csv_data = self._convert_to_csv(self.buffer)
# 步骤3：调用 StreamLoad API
try:
response = self._stream_load(label, csv_data)
if response['Status'] == 'Success':
print(f"Label {label} 提交成功")
self.buffer.clear()
self.last_flush_time = time.time()
self.pending_labels[label] = time.time()
elif response['Status'] == 'Label Already Exists':
# 幂等：同一个 Label 重复提交，直接认为成功
print(f"Label {label} 已存在，幂等返回")
self.buffer.clear()
self.last_flush_time = time.time()
else:
print(f"Label {label} 提交失败: {response['Message']}")
# 失败时可选择重试或丢弃（取决于业务容忍度）
except Exception as e:
print(f"StreamLoad 异常: {e}")
# 异常处理：可选择重试或丢弃
def _generate_label(self) -> str:
"""
生成唯一的 Label
设计原则：
1. 全局唯一：同一时间不同 Sink 生成不同 Label
2. 幂等安全：同一 Sink 的重试请求生成相同 Label
3. 可追踪：Label 包含时间戳和源信息
"""
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
unique_id = str(uuid.uuid4())[:8]
label = f"{self.database}_{self.table}_{timestamp}_{unique_id}"
return label
def _convert_to_csv(self, records: List[dict]) -> str:
"""
将 Python dict 转换为 CSV 格式
"""
if not records:
return ""
lines = []
for record in records:
# 假设字段顺序一致
values = [str(v) if v is not None else "" for v in record.values()]
csv_line = "\t".join(values) # Doris 默认以 \t 分隔
lines.append(csv_line)
return "\n".join(lines)
def _stream_load(self, label: str, csv_data: str) -> dict:
"""
调用 Doris StreamLoad API
"""
url = f"http://{self.doris_host}:{self.doris_port}/api/{self.database}/{self.table}/load"
headers = {
"label": label,
"column_separator": "\t",
"line_delimiter": "\n",
"format": "csv"
}
response = requests.post(
url,
data=csv_data.encode('utf-8'),
headers=headers,
auth=(self.username, self.password),
timeout=30
)
# 解析响应
return response.json()
def close(self):
"""
关闭 Sink 时，强制刷新剩余数据
"""
if self.buffer:
self.flush()
# 可选：轮询等待所有 pending labels 完成
self._wait_for_pending_labels()
def _wait_for_pending_labels(self, timeout_sec: int = 300):
"""
等待所有 pending labels 的加载任务完成
"""
start_time = time.time()
while self.pending_labels:
label, submit_time = list(self.pending_labels.items())[0]
# 检查 label 状态
status = self._query_label_status(label)
if status in ['FINISHED', 'CANCELLED']:
self.pending_labels.pop(label)
elif time.time() - start_time > timeout_sec:
print(f"超时等待 label {label}, 放弃")
self.pending_labels.pop(label)
else:
time.sleep(1) # 轮询间隔
def _query_label_status(self, label: str) -> str:
"""
查询 Label 的加载状态
返回：PREPARE, LOADING, FINISHED, CANCELLED
"""
# 通过 SQL: SHOW LOAD WHERE label = 'xxx'
# 实际实现可调用 Doris FE 的 HTTP API
return "FINISHED" # 简化示例Flink 集成示例：
python
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.functions import MapFunction
import json
# 1. 创建执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(4) # 4 个并行度
# 2. 配置 Checkpoint（可选，用于源端故障恢复）
env.enable_checkpointing(interval_millis=60000) # 60 秒一个 checkpoint
# 3. 创建数据源（以 Kafka 为例）
kafka_source = env.add_source(
FlinkKafkaConsumer(
topics=['user_events'],
deserialization_schema=SimpleStringSchema(),
properties={
'bootstrap.servers': 'kafka:9092',
'group.id': 'flink_to_doris_group'
}
)
)
# 4. 转换和过滤
def parse_and_transform(json_str: str):
"""解析 JSON 并转换为 dict"""
data = json.loads(json_str)
return {
'user_id': data['user_id'],
'event_type': data['event_type'],
'timestamp': data['timestamp'],
'event_data': json.dumps(data['properties'])
}
transformed = kafka_source.map(
lambda x: parse_and_transform(x),
output_type=Types.MAP(Types.STRING, Types.STRING)
)
# 5. 添加 Doris Sink
doris_sink = DorisLabelSink(
doris_host='doris-fe.example.com',
doris_port=8030,
database='realtime_db',
table='user_events',
username='doris_user',
password='doris_password',
batch_size=50000,
flush_interval_ms=10000
)
transformed.add_sink(doris_sink)
# 6. 执行
env.execute("Kafka to Doris Label-Based Sink")优势与局限：
| 方面 | 说明 |
|---|---|
| 优势 | ✅ 绕过 Checkpoint 同步等待，吞吐量大幅提升 |
| ✅ Label 幂等性保证，支持失败重试 | |
| ✅ 实现简洁，容易定制 | |
| 局限 | ❌ 需要手动管理重试逻辑 |
| ❌ Label 重复提交时仍有小概率冲突 | |
| ❌ 无法保证 Exactly-Once（只能保证 At-Most-Once） |
2.2 第二代：Doris StreamLoader（
虽然第一代方案在性能上已经取得显著进步，但我们发现在极端网络波动场景下，仍需要更健壮的幂等性处理。
Doris 官方在 1.2.0+ 版本推出的 StreamLoader 库，提供了更完善的异步加载与幂等性保证机制。
StreamLoader 的核心设计：
css
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ Flink Sink + Doris StreamLoader │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 批量数据缓冲 │ │
│ │ (Row Batch Format / CSV / JSON) │ │
│ └────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────┐ │
│ │ StreamLoader.load() │ │
│ │ - 自动生成分布式 Label │ │
│ │ - 内部重试和超时处理 │ │
│ │ - 异步提交 │ │
│ │ - 分片并行加载 │ │
│ └────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Doris BE / FE 事务协调 │ │
│ │ - Label 去重 │ │
│ │ - 分片合并 │ │
│ │ - 一致性校验 │ │
│ └────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────┘Java 实现（推荐用于 Flink Java 环境）：
java
import org.apache.doris.flink.sink.writer.DorisStreamLoader;
import org.apache.doris.flink.sink.writer.DorisStreamLoaderException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
public class DorisStreamLoaderSink {
/**
* 基于 Doris StreamLoader 的生产级 Sink 实现
* 适用于所有 Append-Only 明细表场景
*/
private final DorisStreamLoader streamLoader;
private final String database;
private final String table;
private final int batchSize;
private final int flushIntervalMs;
private List<String> buffer;
private long lastFlushTime;
public DorisStreamLoaderSink(
String feNodes, // FE 节点：ip1:http_port1;ip2:http_port2;...
String database,
String table,
String username,
String password,
int batchSize,
int flushIntervalMs
) {
this.database = database;
this.table = table;
this.batchSize = batchSize;
this.flushIntervalMs = flushIntervalMs;
this.buffer = new ArrayList<>();
this.lastFlushTime = System.currentTimeMillis();
// 初始化 StreamLoader
this.streamLoader = new DorisStreamLoader.Builder()
.setFenodes(feNodes)
.setDatabase(database)
.setTable(table)
.setUsername(username)
.setPassword(password)
.setFormat("json") // 支持 csv, json, arrow
.setReadTimeout(30 * 1000)
.build();
}
/**
* 写入单条记录
*/
public void write(String jsonRecord) throws Exception {
buffer.add(jsonRecord);
// 触发条件1：缓冲区满
if (buffer.size() >= batchSize) {
flush();
}
// 触发条件2：距离上次提交超过 flushInterval
else if (System.currentTimeMillis() - lastFlushTime > flushIntervalMs) {
flush();
}
}
/**
* 刷新缓冲区，批量提交到 Doris
*
* StreamLoader 的智能机制：
* 1. 自动生成全局唯一 Label（基于 FE 时钟 + 随机值）
* 2. 多次相同 Label 请求会被去重（幂等性）
* 3. 支持异步提交和进度查询
* 4. 自动处理网络重试和超时
*/
public synchronized void flush() throws DorisStreamLoaderException {
if (buffer.isEmpty()) {
return;
}
try {
// 步骤1：准备数据（JSON 格式）
String jsonData = formatAsJson(buffer);
// 步骤2：调用 StreamLoader.load()
// StreamLoader 内部会：
// - 自动分片（如果数据很大）
// - 并行发送到多个 BE
// - 等待所有分片加载完成
DorisStreamLoader.LoadResponse response = streamLoader.load(
jsonData,
"json" // format
);
// 步骤3：检查加载结果
if (response.getStatus() == DorisStreamLoader.LoadStatus.SUCCESS) {
LOG.info("StreamLoad 成功，Label: {}, 行数: {}",
response.getLabel(), response.getLoadedRows());
buffer.clear();
lastFlushTime = System.currentTimeMillis();
}
else if (response.getStatus() == DorisStreamLoader.LoadStatus.LABEL_ALREADY_EXISTS) {
// 幂等：Label 已存在，视为成功
LOG.info("Label {} 已存在，幂等返回成功", response.getLabel());
buffer.clear();
lastFlushTime = System.currentTimeMillis();
}
else {
LOG.error("StreamLoad 失败: {}", response.getErrorMessage());
// 可选：重试或丢弃
throw new DorisStreamLoaderException("StreamLoad failed: " + response.getErrorMessage());
}
}
catch (DorisStreamLoaderException e) {
LOG.error("StreamLoader 异常", e);
// 异常处理策略：
// 方案A：丢弃数据（At-Most-Once 语义）
// 方案B：缓冲重试（需防止 OOM）
// 方案C：抛出异常触发 Flink 的 TaskFailure 和恢复
throw e;
}
}
/**
* 将数据转换为 JSON 格式
*/
private String formatAsJson(List<String> records) throws Exception {
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String record : records) {
// 假设 record 已经是 JSON 字符串
sb.append(record).append("\n");
}
return sb.toString();
}
/**
* 关闭 Sink，刷新剩余数据
*/
public void close() throws Exception {
if (!buffer.isEmpty()) {
flush();
}
// 等待所有异步加载完成（可选）
streamLoader.waitingAllTasksFinished();
streamLoader.close();
}
/**
* 内部日志记录
*/
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DorisStreamLoaderSink.class);
}Flink DataStream API 集成：
java
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
public class Flink2DorisJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
// 启用 Checkpoint（用于源端故障恢复）
// 注意：StreamLoader 内部已保证幂等，无需 2PC
env.enableCheckpointing(60000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE);
// 数据源：Kafka / 数据库 / 消息队列等
DataStream<String> kafkaSource = env.addSource(
new FlinkKafkaConsumer<>(
"user_events",
new SimpleStringSchema(),
kafkaProperties()
)
);
// 转换：解析 JSON，添加时间戳
DataStream<String> transformed = kafkaSource
.map(new MapFunction<String, String>() {
@Override
public String map(String value) throws Exception {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Map<String, Object> data = mapper.readValue(value, Map.class);
// 添加 Doris 所需的时间戳列
data.put("load_time", System.currentTimeMillis() / 1000);
return mapper.writeValueAsString(data);
}
});
// 添加 Sink：Doris StreamLoader
transformed.addSink(
new RichSinkFunction<String>() {
private DorisStreamLoaderSink sink;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
sink = new DorisStreamLoaderSink(
"doris-fe-1:8030;doris-fe-2:8030;doris-fe-3:8030",
"realtime_db",
"user_events",
"doris_user",
"doris_password",
50000, // batchSize
10000 // flushIntervalMs
);
}
@Override
public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
sink.write(value);
}
@Override
public void close() throws Exception {
if (sink != null) {
sink.close();
}
}
}
);
env.execute("Kafka to Doris StreamLoader");
}
private static java.util.Properties kafkaProperties() {
java.util.Properties props = new java.util.Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka:9092");
props.setProperty("group.id", "flink_doris_group");
props.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");
return props;
}
}性能对比：
bash
┌─────────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────┐
│ 指标 │ 官方 2PC │ Label 分批 │ StreamLoader │
├─────────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┤
│ 吞吐量 │ 20K rows/s │ 300K rows/s │ 500K rows/s │
│ P99 延迟 │ ~10min │ ~15sec │ ~5sec │
│ 一致性保证 │ Exactly-Once │ At-Most-Once │ At-Most-Once* │
│ 实现复杂度 │ 低 │ 中 │ 低 │
│ 资源占用 │ 高 (GC频繁) │ 低 │ 低 │
│ 故障恢复 │ 自动 │ 手动 │ 自动* │
│ 网络往返 │ 2 次/batch │ 1 次/batch │ 1 次/batch │
└─────────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┘
* StreamLoader 在 Flink Checkpoint 配合下，可实现 Exactly-Once第三部分：表模型设计
3.1 适配的表模型
方案适用条件（使用 Append-Only 明细表）：
sql
-- ✅ 完全适配：事件明细表
CREATE TABLE user_events (
event_id BIGINT,
user_id BIGINT,
event_type VARCHAR(50),
event_time DATETIME,
event_data STRING,
load_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(event_time) (
PARTITION p_20231201 VALUES LESS THAN ("2023-12-02"),
PARTITION p_20231202 VALUES LESS THAN ("2023-12-03"),
-- ... 按日期自动分区
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32
PROPERTIES (
"replication_num" = "2",
"storage_type" = "COLUMN"
);
-- ✅ 完全适配：订单流水表
CREATE TABLE order_stream (
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
sku_id BIGINT,
quantity INT,
amount DECIMAL(10, 2),
status VARCHAR(20),
created_time DATETIME,
load_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(created_time)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 64
PROPERTIES ("replication_num" = "2");
-- ❌ 不适配：需要 UPDATE 的维度表
CREATE TABLE user_dim (
user_id BIGINT,
user_name VARCHAR(100),
age INT,
status VARCHAR(20),
update_time DATETIME
) ENGINE=OLAP
-- StreamLoader 无法处理此类表的 UPDATE 操作
-- ❌ 不适配：聚合表（包含 SUM/COUNT 等聚合函数）
CREATE TABLE user_daily_agg (
stat_date DATE,
user_id BIGINT,
event_count BIGINT SUM,
total_amount DECIMAL(12, 2) SUM,
updated_at DATETIME
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY (stat_date, user_id)
-- 需要使用 UPDATE 更新聚合值3.2 表设计最佳实践
为了适配 StreamLoader 的高吞吐量特性，建议：
1. 使用"时间分区"提升查询性能：
sql
CREATE TABLE user_events (
event_id BIGINT,
user_id BIGINT,
event_time DATETIME,
-- ... 其他字段
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(event_time) (
PARTITION p_20231201 VALUES LESS THAN ("2023-12-02"),
PARTITION p_20231202 VALUES LESS THAN ("2023-12-03"),
PARTITION p_20231203 VALUES LESS THAN ("2023-12-04")
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32;
-- 优势：
-- 1. 新数据总是落在最新分区，避免小文件问题
-- 2. 历史数据可独立压缩，提升查询性能
-- 3. 可自动清理过期分区2. 合理设置 Bucket 数量（关系到 StreamLoader 并行度）：
python
# Bucket 数量建议 = (目标吞吐量 / 单个 BE 的处理速度) × BE 数量
# 举例：目标 500K rows/s，单 BE 100K rows/s，3 个 BE
# Bucket 数 = (500K / 100K) × 3 = 15，建议设置 16-32
# 对于高并发小批量场景，可设置更多 Bucket：
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 128 # 适合 Flink 高并行度3. 使用"复合键"优化数据重排：
sql
-- 不推荐：低效的随机分布
CREATE TABLE events (
event_id BIGINT,
data STRING
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(event_id) BUCKETS 32;
-- 推荐：按用户维度分布（便于后续按用户统计）
CREATE TABLE events (
event_id BIGINT,
user_id BIGINT,
event_type VARCHAR(50),
data STRING
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32;
-- 更好：多维分布（如果后续按用户和时间都需要统计）
CREATE TABLE events (
event_id BIGINT,
user_id BIGINT,
event_time DATETIME,
event_type VARCHAR(50)
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(event_time)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32;第四部分：部署与监控
4.1 部署架构
arduino
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kafka / Source │
├─────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────┐
│ Flink Cluster │
│ (4 TaskManager) │
│ │
│ ┌──────────────────────┐ │
│ │ Task 1: StreamLoader │ │ ← 并行度 4
│ ├──────────────────────┤ │ (4 个 Sink 实例)
│ │ Task 2: StreamLoader │ │
│ ├──────────────────────┤ │
│ │ Task 3: StreamLoader │ │
│ ├──────────────────────┤ │
│ │ Task 4: StreamLoader │ │
│ └──────────────────────┘ │
└──────────────────────────────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ BE 节点1│ │ BE 节点2│ │ BE 节点3│
│ (写入) │ │ (写入) │ │ (写入) │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
│ │ │
└─────────────┼─────────────┘
▼
┌───────────────────┐
│ Doris 存储 │
│ (OlapTable) │
│ (user_events) │
└───────────────────┘4.2 关键监控指标
python
# Flink Metrics 定义
class StreamLoaderSinkMetrics:
"""
监控 StreamLoader Sink 的关键指标
"""
def __init__(self, metrics_group):
# 1. 吞吐量指标
self.rows_received = metrics_group.counter("rows_received")
self.rows_loaded = metrics_group.counter("rows_loaded")
self.rows_failed = metrics_group.counter("rows_failed")
# 2. 延迟指标
self.load_latency_ms = metrics_group.histogram(
"load_latency_ms",
histogram_stat_size=100
)
# 3. 批次指标
self.batch_size = metrics_group.histogram("batch_size")
self.flush_count = metrics_group.counter("flush_count")
# 4. 错误指标
self.load_failures = metrics_group.counter("load_failures")
self.label_conflicts = metrics_group.counter("label_conflicts")
# 5. 缓冲区状态
self.buffer_size = metrics_group.gauge("buffer_size", lambda: self.current_buffer_size)
self.buffer_memory_mb = metrics_group.gauge(
"buffer_memory_mb",
lambda: self.current_buffer_memory / 1024 / 1024
)
# 监控告警规则示例
alerts = [
{
"name": "高缺货率",
"condition": "rows_failed / rows_received > 0.01", # 失败率 > 1%
"severity": "warning"
},
{
"name": "加载延迟过高",
"condition": "load_latency_ms.p99 > 30000", # P99 延迟 > 30s
"severity": "warning"
},
{
"name": "缓冲区溢出",
"condition": "buffer_size > 1000000", # 缓冲记录数 > 100 万
"severity": "critical"
},
{
"name": "Label 冲突频繁",
"condition": "label_conflicts > 10 per minute",
"severity": "error"
}
]4.3 故障排查
| 症状 | 可能原因 | 排查步骤 |
|---|---|---|
| 加载失败 (Status != SUCCESS) | BE 磁盘满、Doris 内部错误 | 1. 检查 BE 日志 2. 检查磁盘空间 3. 重启 BE |
| Label 冲突 | 并行度过高，Label 生成冲突 | 1. 降低并行度 2. 优化 Label 生成算法 |
| 内存溢出 (OOM) | 批量大小设置过大 | 1. 减小 batchSize 参数 2. 增加 JVM 堆内存 |
| 吞吐量低于预期 | 网络瓶颈、Doris 写入饱和 | 1. 检查网络延迟 2. 增加 Doris BE 数量 |
| 数据重复 | Label 去重失败 | 1. 检查 Doris Label TTL 设置 2. 检查时钟同步 |
第五部分：电商案例
5.1 案例背景
某电商平台需要将 用户行为事件日志 从 Kafka 实时同步到 Doris，用于构建实时看板。
数据特征：
- 日均数据量：1 亿条事件
- 实时延迟要求：< 10 秒
- 吞吐量：1,150 rows/sec（均匀分布）
- 并发度：4 个 Kafka partition
5.2 表设计
sql
-- Doris 目标表：user_behavior_events
CREATE TABLE user_behavior_events (
event_id BIGINT COMMENT '事件ID',
user_id BIGINT COMMENT '用户ID',
event_type VARCHAR(50) COMMENT '事件类型：browse/click/add_cart/purchase',
product_id BIGINT COMMENT '商品ID',
amount DECIMAL(10, 2) COMMENT '交易额',
event_time DATETIME COMMENT '事件发生时间',
load_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据加载时间',
INDEX idx_user_id (user_id) USING BITMAP COMMENT '用户维度索引'
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(event_time) (
PARTITION p_latest VALUES LESS THAN MAXVALUE
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 64
PROPERTIES (
"replication_num" = "2",
"storage_type" = "COLUMN",
"compression" = "LZ4"
);
-- 自动分区脚本（每天自动创建新分区）
-- 可通过 Doris FE 的调度器实现5.3 Flink 作业代码
java
public class UserBehaviorEventsJob {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(UserBehaviorEventsJob.class);
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 环境配置
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4); // 与 Kafka partition 数对齐
final StreamingRuntimeContext runtimeContext = (StreamingRuntimeContext) env.getConfig();
// 2. Checkpoint 配置（用于源端故障恢复）
env.enableCheckpointing(60000); // 60s checkpoint
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(600000); // 10min timeout
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
// 3. 数据源：Kafka
KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.builder()
.setBootstrapServers("kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092")
.setTopics("user_behavior_events")
.setGroupId("flink_to_doris_group")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
DataStream<String> kafkaStream = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
// 4. 数据转换：JSON 解析 + 字段映射
DataStream<BehaviorEvent> eventStream = kafkaStream
.map(new RichMapFunction<String, BehaviorEvent>() {
private ObjectMapper objectMapper;
private Counter parseErrorCounter;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
this.objectMapper = new ObjectMapper();
MetricGroup metricGroup = getRuntimeContext().getMetricGroup();
this.parseErrorCounter = metricGroup.counter("parse_error");
}
@Override
public BehaviorEvent map(String value) throws Exception {
try {
Map<String, Object> data = objectMapper.readValue(value, Map.class);
return new BehaviorEvent(
(long) data.getOrDefault("event_id", 0L),
(long) data.getOrDefault("user_id", 0L),
(String) data.get("event_type"),
(long) data.getOrDefault("product_id", 0L),
Double.parseDouble(data.getOrDefault("amount", "0").toString()),
new Timestamp(System.currentTimeMillis())
);
} catch (Exception e) {
parseErrorCounter.inc();
LOG.error("Failed to parse event: {}", value, e);
throw e;
}
}
});
// 5. 添加 Sink：Doris StreamLoader
eventStream.addSink(
new RichSinkFunction<BehaviorEvent>() {
private DorisStreamLoaderSink streamLoaderSink;
private ObjectMapper objectMapper;
private Counter loadSuccessCounter;
private Counter loadFailureCounter;
private Histogram loadLatencyHistogram;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 初始化 StreamLoader
this.streamLoaderSink = new DorisStreamLoaderSink(
"doris-fe1:8030;doris-fe2:8030;doris-fe3:8030",
"analytics_db",
"user_behavior_events",
"doris_user",
"doris_password",
50000, // batchSize: 每 5 万条或 10s 触发一次提交
10000 // flushIntervalMs: 10 秒
);
this.objectMapper = new ObjectMapper();
// 初始化监控指标
MetricGroup metricGroup = getRuntimeContext().getMetricGroup();
this.loadSuccessCounter = metricGroup.counter("load_success");
this.loadFailureCounter = metricGroup.counter("load_failure");
this.loadLatencyHistogram = metricGroup.histogram(
"load_latency_ms",
new DescriptiveStatisticsHistogram(100)
);
}
@Override
public void invoke(BehaviorEvent event, Context context) throws Exception {
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
// 转换为 JSON 并写入
String jsonRecord = objectMapper.writeValueAsString(event);
streamLoaderSink.write(jsonRecord);
loadSuccessCounter.inc();
} catch (Exception e) {
loadFailureCounter.inc();
LOG.error("Failed to load event: {}", event, e);
// 根据业务需求选择：丢弃或重抛
throw e;
} finally {
long latency = System.currentTimeMillis() - startTime;
loadLatencyHistogram.update(latency);
}
}
@Override
public void close() throws Exception {
if (streamLoaderSink != null) {
streamLoaderSink.close();
}
}
}
);
// 6. 执行
env.execute("User Behavior Events to Doris");
}
/**
* 行为事件数据模型
*/
public static class BehaviorEvent implements Serializable {
public long eventId;
public long userId;
public String eventType;
public long productId;
public double amount;
public Timestamp eventTime;
public BehaviorEvent() {}
public BehaviorEvent(long eventId, long userId, String eventType,
long productId, double amount, Timestamp eventTime) {
this.eventId = eventId;
this.userId = userId;
this.eventType = eventType;
this.productId = productId;
this.amount = amount;
this.eventTime = eventTime;
}
}
}5.4 运行效果
sql
==== 加载成功统计 ====
load_success: 100,000,000 rows/day
load_failure: 0 rows
==== 性能指标 ====
吞吐量: 1,150 rows/sec (达成目标)
P50 延迟: 2.3 sec
P99 延迟: 8.7 sec (< 10s 目标)
==== 资源占用 ====
JVM 内存: 2GB (稳定)
Flink TaskManager CPU: 40% (4 核)
Kafka 消费延迟: 0 offset (实时)
==== Doris 存储 ====
表大小: 15 GB/day (压缩后)
查询延迟: < 100ms (按用户聚合)总结
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 官方 2PC | Exactly-Once，开箱即用 | 吞吐量低，延迟高 | 对一致性有绝对要求但数据量小 |
| Label 分批 | 吞吐量提升 10 倍，实现简洁 | At-Most-Once，需手动重试 | 可容忍少量重复的实时场景 |
| StreamLoader | 吞吐量最高，内置幂等和重试 | 依赖 Doris 1.2.0+ | 生产环境，追求高性能和稳定性 |
最佳实践：
- 使用 StreamLoader 作为标准方案（Doris 1.2.0+）
- 设置合理的 批量大小 （50K-100K 行）和 刷新间隔（5-10 秒）
- 采用 明细表 表模型，避免聚合和 UPDATE
- 结合 Flink Checkpoint 保证源端故障恢复
- 建立完善的 监控告警 体系
参考资源：