flink 的 Barrier 数据结构

embedded/2024/9/29 0:44:24/

        在分布式流式处理系统中,Barrier 是用来实现一致性检查点(Checkpoint)的一个关键机制,特别是像 Apache Flink 这样的系统。Barrier 主要是用于标识数据流中的特殊点,在这些点上,系统会进行状态的快照,以便在故障发生时可以从快照恢复。

        Barrier 本身是一个 轻量级的数据结构,它通常在数据流中作为一个特殊的事件存在,并在多个数据流分支中流动。Barrier 的数据格式和具体内容,尽管不同系统的实现可能略有不同,但通常包含以下几个关键字段:

Barrier 的典型数据格式

  1. Barrier ID(或者称为 checkpointId

    • 这是 Barrier 的唯一标识符,用来标记这是哪一次检查点。
    • Barrier ID 是单调递增的,每生成一次新的检查点,Barrier ID 就会增加。
    • 这个 ID 会用于在流的多个分支中追踪和对齐。
    long checkpointId; // 唯一标识符
    
  2. Barrier 时间戳

    • Barrier 也会附带一个时间戳,表示检查点生成的时间。这个时间戳通常是 Barrier 创建时的系统时间,用于记录检查点创建的时间。
    • 这个时间戳可以帮助系统理解检查点是在何时触发的。
    long timestamp; // 检查点生成的时间
  3. Barrier 序号(Epoch/Sequence Number)

    • 这个字段有时也叫 epoch 或者 序号,用来表明 Barrier 的顺序。
    • 在一些场景中,Barrier 的序号会与系统的处理进度相关,帮助区分系统不同阶段的数据流。
    int epoch; // 序列号,用于同步多分支任务的状态
  4. Barrier 标志位

    • 一些 Barrier 可能携带附加的控制信息,如 flags 字段。这个字段可以用于指示 Barrier 是否携带一些特殊的标记,例如这是否是一个 最终的 Barrier(即系统即将停止或结束),或者这是一个 增量检查点(Incremental Checkpoint),只保存差异状态等。
    int flags; // 标志位,携带额外的控制信息
  5. Barrier 对齐信息

    • Barrier 还可能包含 对齐信息,即它是否已经与其他流中的 Barrier 对齐完毕。这是由 BarrierHandler 来管理的,但有时也会记录在 Barrier 本身的结构中,以便于在复杂的分布式场景中进行同步。
    boolean isAligned; // 是否已经完成对齐

Barrier 的流动格式

        Barrier 在流式处理中以特殊事件的形式在数据流中传递。数据流中通常包含正常的数据记录(records),而 Barrier 则是一个特殊类型的事件。流式系统在处理这些事件时,会在合适的点上插入 Barrier,并确保每个并行处理子任务(Operator)都能接收到该 Barrier,以便完成状态快照和一致性维护。

示例:Barrier 在 Apache Flink 中的使用

        在 Flink 中,Barrier 是用于 状态一致性检查点机制 的基础。在 Flink 的数据流管道中,Barrier 的数据格式大致如下:

public class CheckpointBarrier {private final long checkpointId;  // Barrier IDprivate final long timestamp;     // 时间戳private final CheckpointOptions checkpointOptions;  // 检查点的选项,比如是全量还是增量
}

在 Flink 中,CheckpointBarrier 包含的字段包括:

  • checkpointId:标识检查点的唯一 ID。
  • timestamp:Barrier 创建的时间。
  • CheckpointOptions:携带一些控制信息,比如是否是增量检查点,是否需要对齐等。

Barrier 通过 源任务 向下游传递,直到所有任务接收到该 Barrier,完成检查点对齐后,保存状态快照。

总结

        Barrier 是流式处理系统中的一个轻量级标记,它携带的信息通常包括:唯一标识符(ID)、时间戳、序列号、以及一些控制标志。它用于协调多个并行任务,确保在一致的检查点上进行状态保存。


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