0. 序
在當前數據量激增傳統的時代，不同的業務場景都有大量的業務數據產生，對於這些不斷產生的數據應該如何進行有效地處理，成爲當下大多數公司所面臨的問題。
但隨着數據的不斷增長，新技術的不斷髮展，人們逐漸意識到對實時數據處理的重要性，企業需要能夠同時支持高吞吐、低延遲、高性能的流處理技術來處理日益增長的數據。
相對於傳統的數據處理模式，流式數據處理則有着更高的處理效率和成本控制。Apache Flink就是近年來在開源社區發展不斷髮展的能夠支持同時支持高吞吐、低延遲、高性能分佈式處理框架。
1. 什麼是 Flink
Flink是一個分佈式大數據處理引擎，可對有限數據流和無限數據流進行有狀態計算。可以部署在各種集羣環境，對各種大小規模的數據進行快速計算。
1.1 Flink 發展歷史
Flink 誕生於2009年，起初誕生於德國柏林大學，最開始設計是爲了解決批處理問題的。於2014年孵化並捐給Apache，2016年開始在阿里大規模應用，從而駛入快車道。
這一切都源於 MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at
Internet Scale，Google發表的一篇論文，講述瞭如何在大規模系統中實現高吞吐/低延遲/有狀態實時流處理。而Flink也是受到該論文的影響，採用了 Dataflow/Beam 編程模型
1.2 Flink VS Spark VS Storm
說到 Flink，很難不說 Spark，我們再結合老牌實時處理工具 Storm 對比一下各自的優劣性。
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Flink |
Spark |
Storm |
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流計算 |
支持 |
支持（流是特殊的批） |
支持 |
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批計算 |
支持（批是特殊的流） |
支持 |
不支持 |
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批流結合 |
較差（需要實現各自API） |
API |
- |
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機器學習 |
支持 |
支持 |
- |
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計算延遲 |
低 |
較高 |
低 |
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語義保證 |
Exactly Once |
Exactly Once |
At least Once |
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SQL支持 |
支持 |
不支持 |
支持 |
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狀態管理 |
支持 |
支持得不夠好 |
不支持 |
- 流計算方面
當前的 Flink 就是爲了支持流計算而設計的。而 Spark 的流計算是特殊的批，是由連續的微批組成的流式計算。
- 批計算方面
Flink 的批處理是特殊的流，而 Spark 本身的計算模型就是批處理模型。Storm 則不支持批處理。
- 批流融合方面
Flink 的批處理API和流處理API是兩套API，導致一個方法爲了同時支持批處理和流處理需要實現兩次，不過 Flink 的後續版本一直在促進批流融合。
Spark 批流結合則支持的很好，通過 DataFrame 實現的方法既可以支持批處理又可以支持流處理。
- 機器學習方面
Spark 和 Flink 都提供了豐富的機器學習相關方法庫。Spark 最近幾年的重心都放在了支持機器學習上，並且 Spark 對於 Python以及R都支持得很好，讓一些非Java體系的數據開發人員也能很快入手Spark。Flink 對 Python 的支持、優化也在進行中，並且又阿里主導的 Alink - 全球首個批流一體機器學習平臺，也在國內外十分受歡迎。
- 計算延遲方面
因爲 Spark 是微批處理，因此處理延遲較 Flink 和 Storm 比較較大。
- 一致性語義方面
Flink 和 Storm 都實現了 Exactly Once 語義，而 Storm 如果不借助外部數據庫僅支持 At Least Once 語義。
- 狀態管理方面
Spark 在有狀態實時流處理方面支持地不夠好，僅支持有限的方法，例如updateStateByKey 以及 mapWithState。而 Flink 支持非常豐富的狀態管理方法，這個我們後面也會說到。
2. Flink 適用於什麼場景呢？
我們會在什麼時候使用 Flink 呢？或者說哪些場景使用 Flink 能更好地完成呢。
我們來看一個例子，天貓雙11成交額實時監控
如果按照傳統的方案會是什麼架構呢？
首先業務已經由相關人員實時推送至Kafka中，我們會將數據通過ETL工具實時寫入數據倉庫中，通過數據倉庫完成即席查詢實時聚合。這種方案可能因大量數據入庫導致一部分數據延遲，那麼我們還可以通過 Spark 進行數據的預聚合後寫入數倉中，這樣能減少寫入以及查詢的成本。但是這個方案還存在延遲的問題：
1. 整個方案即使優化過還存在較大的延遲，數據寫入/數據查詢
2. 整個方案有太多DB交互過程
那麼如果我們用 Flink 會怎麼實現呢？
我們會將成交額當作“狀態”維護在Flink中，定期更新Redis或者MC，這樣我們的圖表可以直接從Reids或者MC中直接讀取成交額信息，這樣可以減少很多DB交互過程，並且Redis或者MC的一次Set或者Get操作也是毫秒級別的。
3. Flink 有哪些特有的功能？
3.1 異步IO
流計算系統中經常需要與外部系統進行交互，我們通常的做法如向數據庫發送用戶a的查詢請求，然後等待結果返回，在結果返回之前，我們的程序無法繼續發送用戶b的查詢請求。這是一種同步訪問方式，如下圖所示。
圖中棕色的長條表示等待時間，可以發現網絡交互等待時間極大地阻礙了吞吐和延遲。爲了解決同步訪問的問題，異步模式可以併發地處理多個請求和回覆。也就是說，你可以連續地向數據庫發送用戶a、b、c等的請求，與此同時，哪個請求的回覆先返回了就處理哪個回覆，從而連續的請求之間不需要阻塞等待，如上圖右邊所示，這樣能節省很多網絡交互等待時間。
3.2 CEP 處理
CEP全稱爲（Complex Event Processing），Flink CEP庫允許你在流上定義一系列的模式（pattern），最終使得你可以方便的抽取自己需要的重要的事件出來。CEP常用於異常檢測/行爲分析以及實時風控，以下是一個應用簡單的模式匹配實現的用戶異常登陸檢測的例子。
匹配10秒內連續兩次登陸失敗的行爲
3.3 多樣的窗口
Flink支持多種多樣的窗口來實現各種複雜的統計和計算。常用有以下幾種：
- Tumbling Windows（滾動窗口）
各窗口間不重合，常用於實時定時統計，例如服務每秒訪問量
- Sliding Windows（滑動窗口）
各窗口間可以重合，常用於判斷事件是否連續，例如每1分鐘統計最近5分鐘服務訪問波動。
3.4 狀態管理
狀態(state)是 Flink 程序某個時刻某個 task/operator 的狀態，state數據是程序運行中某一時刻數據結果，這個state數據會保存在taskmanager的內存中，Flink 提供了豐富的狀態訪問和容錯機制支持 Flink 完成有狀態的實時流處理。
- 多種數據類型
Value,List,Map,Reducing...
- 多種劃分方式
Keyed State,Operator State
- 多種存儲方式
MemoryStateBackend, FsStateBackend,RocksDBStateBackend
- 高效備份和恢復
提供Exactly Once保證
4. 爲什麼Flink收到青睞
瞭解了 Fink 以及 Flink 相關特性，總結一下爲什麼 Flink 爲什麼收到大衆的親睞，被譽爲 Spark 的替代品。
- 同時支持批處理和實時流程序處理
- 支持Java和Scala API
- 支持高吞吐/低延遲實時處理數據
- 支持在不同的時間下支持靈活的窗口
- 自動反壓機制
- Exactly Once語義保證
- 豐富的狀態管理
- 圖計算/機器學習/複雜時間處理
5. 當今大數據處理引擎該有的樣子
- 強大的處理性能
性能爲王，如果數據處理性能上不去，一切都是白搭。
- 批流一體化
即支持批處理又支持流處理，並且批處理和流處理的API能夠很好的兼容。
- 強大的狀態管理
提供豐富的狀態管理方法，支持實現有狀態的實時流處理，保證數據處理Exactly Once語義。
- 豐富的功能
提供豐富的接口API，能滿足日常工作中各種各樣的需求，包括但不限於機器學習、CEP、圖計算等。