异步 I/O

用于外部数据访问的异步 I/O #

本文讲解 Flink 用于访问外部数据存储的异步 I/O API。 对于不熟悉异步或者事件驱动编程的用户，建议先储备一些关于 Future 和事件驱动编程的知识。

提示：这篇文档 FLIP-12: 异步 I/O 的设计和实现介绍了关于设计和实现异步 I/O 功能的细节。 对于新增的重试支持的实现细节可以参考FLIP-232: 为 DataStream API 异步 I/O 操作增加重试支持。

对于异步 I/O 操作的需求 #

在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。

简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。

与数据库异步交互是指一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收多个响应。这样，函数在等待的时间可以发送其他请求和接收其他响应。至少等待的时间可以被多个请求摊分。大多数情况下，异步交互可以大幅度提高流处理的吞吐量。

注意： 仅仅提高 MapFunction 的并行度（parallelism）在有些情况下也可以提升吞吐量，但是这样做通常会导致非常高的资源消耗：更多的并行 MapFunction 实例意味着更多的 Task、更多的线程、更多的 Flink 内部网络连接、 更多的与数据库的网络连接、更多的缓冲和更多程序内部协调的开销。

先决条件 #

如上节所述，正确地实现数据库（或键/值存储）的异步 I/O 交互需要支持异步请求的数据库客户端。许多主流数据库都提供了这样的客户端。

如果没有这样的客户端，可以通过创建多个客户端并使用线程池处理同步调用的方法，将同步客户端转换为有限并发的客户端。然而，这种方法通常比正规的异步客户端效率低。

异步 I/O API #

Flink 的异步 I/O API 允许用户在流处理中使用异步请求客户端。API 处理与数据流的集成，同时还能处理好顺序、事件时间和容错等。

在具备异步数据库客户端的基础上，实现数据流转换操作与数据库的异步 I/O 交互需要以下三部分：

  • 实现分发请求的 AsyncFunction
  • 获取数据库交互的结果并发送给 ResultFuture 的 回调 函数
  • 将异步 I/O 操作应用于 DataStream 作为 DataStream 的一次转换操作, 启用或者不启用重试。

下面是基本的代码模板：

// 这个例子使用 Java 8 的 Future 接口（与 Flink 的 Future 相同）实现了异步请求和回调。

/**
 * 实现 'AsyncFunction' 用于发送请求和设置回调。
 */
class AsyncDatabaseRequest extends RichAsyncFunction<String, Tuple2<String, String>> {

    /** 能够利用回调函数并发发送请求的数据库客户端 */
    private transient DatabaseClient client;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        client = new DatabaseClient(host, post, credentials);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        client.close();
    }

    @Override
    public void asyncInvoke(String key, final ResultFuture<Tuple2<String, String>> resultFuture) throws Exception {

        // 发送异步请求，接收 future 结果
        final Future<String> result = client.query(key);

        // 设置客户端完成请求后要执行的回调函数
        // 回调函数只是简单地把结果发给 future
        CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {

            @Override
            public String get() {
                try {
                    return result.get();
                } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                    // 显示地处理异常。
                    return null;
                }
            }
        }).thenAccept( (String dbResult) -> {
            resultFuture.complete(Collections.singleton(new Tuple2<>(key, dbResult)));
        });
    }
}

// 创建初始 DataStream
DataStream<String> stream = ...;

// 应用异步 I/O 转换操作，不启用重试
DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream =
    AsyncDataStream.unorderedWait(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100);

// 或 应用异步 I/O 转换操作并启用重试
// 通过工具类创建一个异步重试策略, 或用户实现自定义的策略
AsyncRetryStrategy asyncRetryStrategy =
	new AsyncRetryStrategies.FixedDelayRetryStrategyBuilder(3, 100L) // maxAttempts=3, fixedDelay=100ms
		.ifResult(RetryPredicates.EMPTY_RESULT_PREDICATE)
		.ifException(RetryPredicates.HAS_EXCEPTION_PREDICATE)
		.build();

// 应用异步 I/O 转换操作并启用重试
DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream =
	AsyncDataStream.unorderedWaitWithRetry(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100, asyncRetryStrategy);

/**
 * 实现 'AsyncFunction' 用于发送请求和设置回调。
 */
class AsyncDatabaseRequest extends AsyncFunction[String, (String, String)] {

    /** 能够利用回调函数并发发送请求的数据库客户端 */
    lazy val client: DatabaseClient = new DatabaseClient(host, post, credentials)

    /** 用于 future 回调的上下文环境 */
    implicit lazy val executor: ExecutionContext = ExecutionContext.fromExecutor(Executors.directExecutor())


    override def asyncInvoke(str: String, resultFuture: ResultFuture[(String, String)]): Unit = {

        // 发送异步请求，接收 future 结果
        val resultFutureRequested: Future[String] = client.query(str)

        // 设置客户端完成请求后要执行的回调函数
        // 回调函数只是简单地把结果发给 future
        resultFutureRequested.onSuccess {
            case result: String => resultFuture.complete(Iterable((str, result)))
        }
    }
}

// 创建初始 DataStream
val stream: DataStream[String] = ...

// 应用异步 I/O 转换操作，不启用重试
val resultStream: DataStream[(String, String)] =
    AsyncDataStream.unorderedWait(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100)

// 或 应用异步 I/O 转换操作并启用重试
// 创建一个异步重试策略
val asyncRetryStrategy: AsyncRetryStrategy[String] =
  new AsyncRetryStrategies.FixedDelayRetryStrategyBuilder(3, 100L) // maxAttempts=3, fixedDelay=100ms
    .ifResult(RetryPredicates.EMPTY_RESULT_PREDICATE)
    .ifException(RetryPredicates.HAS_EXCEPTION_PREDICATE)
    .build();

// 应用异步 I/O 转换操作并启用重试
val resultStream: DataStream[(String, String)] =
  AsyncDataStream.unorderedWaitWithRetry(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100, asyncRetryStrategy)

重要提示： 第一次调用 ResultFuture.complete 后 ResultFuture 就完成了。 后续的 complete 调用都将被忽略。

下面两个参数控制异步操作：

  • Timeout： 超时参数定义了异步操作执行多久未完成、最终认定为失败的时长，如果启用重试，则可能包括多个重试请求。 它可以防止一直等待得不到响应的请求。

  • Capacity： 容量参数定义了可以同时进行的异步请求数。 即使异步 I/O 通常带来更高的吞吐量，执行异步 I/O 操作的算子仍然可能成为流处理的瓶颈。 限制并发请求的数量可以确保算子不会持续累积待处理的请求进而造成积压，而是在容量耗尽时触发反压。

  • AsyncRetryStrategy: 重试策略参数定义了什么条件会触发延迟重试以及延迟的策略，例如，固定延迟、指数后退延迟、自定义实现等。

超时处理 #

当异步 I/O 请求超时的时候，默认会抛出异常并重启作业。 如果你想处理超时，可以重写 AsyncFunction#timeout 方法。 重写 AsyncFunction#timeout 时别忘了调用 ResultFuture.complete() 或者 ResultFuture.completeExceptionally() 以便告诉Flink这条记录的处理已经完成。如果超时发生时你不想发出任何记录，你可以调用 ResultFuture.complete(Collections.emptyList()) 。

结果的顺序 #

AsyncFunction 发出的并发请求经常以不确定的顺序完成，这取决于请求得到响应的顺序。 Flink 提供两种模式控制结果记录以何种顺序发出。

  • 无序模式： 异步请求一结束就立刻发出结果记录。 流中记录的顺序在经过异步 I/O 算子之后发生了改变。 当使用 处理时间 作为基本时间特征时，这个模式具有最低的延迟和最少的开销。 此模式使用 AsyncDataStream.unorderedWait(...) 方法。

  • 有序模式: 这种模式保持了流的顺序。发出结果记录的顺序与触发异步请求的顺序（记录输入算子的顺序）相同。为了实现这一点，算子将缓冲一个结果记录直到这条记录前面的所有记录都发出（或超时）。由于记录或者结果要在 checkpoint 的状态中保存更长的时间，所以与无序模式相比，有序模式通常会带来一些额外的延迟和 checkpoint 开销。此模式使用 AsyncDataStream.orderedWait(...) 方法。

事件时间 #

当流处理应用使用事件时间时，异步 I/O 算子会正确处理 watermark。对于两种顺序模式，这意味着以下内容：

  • 无序模式： Watermark 既不超前于记录也不落后于记录，即 watermark 建立了顺序的边界。 只有连续两个 watermark 之间的记录是无序发出的。 在一个 watermark 后面生成的记录只会在这个 watermark 发出以后才发出。 在一个 watermark 之前的所有输入的结果记录全部发出以后，才会发出这个 watermark。

    这意味着存在 watermark 的情况下，无序模式 会引入一些与有序模式 相同的延迟和管理开销。开销大小取决于 watermark 的频率。

  • 有序模式： 连续两个 watermark 之间的记录顺序也被保留了。开销与使用处理时间 相比，没有显著的差别。

请记住，摄入时间 是一种特殊的事件时间，它基于数据源的处理时间自动生成 watermark。

容错保证 #

异步 I/O 算子提供了完全的精确一次容错保证。它将在途的异步请求的记录保存在 checkpoint 中，在故障恢复时重新触发请求。

重试支持 #

重试支持为异步 I/O 操作引入了一个内置重试机制，它对用户的异步函数实现逻辑是透明的。

  • AsyncRetryStrategy: 异步重试策略包含了触发重试条件 AsyncRetryPredicate 定义，以及根据当前已尝试次数判断是否继续重试、下次重试间隔时长的接口方法。 需要注意，在满足触发重试条件后，有可能因为当前重试次数超过预设的上限放弃重试，或是在任务结束时被强制终止重试（这种情况下，系统以最后一次执行的结果或异常作为最终状态）。

  • AsyncRetryPredicate: 触发重试条件可以选择基于返回结果、 执行异常来定义条件，两种条件是或的关系，满足其一即会触发。

实现提示 #

在实现使用 Executor（或者 Scala 中的 ExecutionContext）和回调的 Futures 时，建议使用 DirectExecutor，因为通常回调的工作量很小，DirectExecutor 避免了额外的线程切换开销。回调通常只是把结果发送给 ResultFuture，也就是把它添加进输出缓冲。从这里开始，包括发送记录和与 chenkpoint 交互在内的繁重逻辑都将在专有的线程池中进行处理。

DirectExecutor 可以通过 org.apache.flink.util.concurrent.Executors.directExecutor() 或 com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.directExecutor() 获得。

警告 #

Flink 不以多线程方式调用 AsyncFunction

我们想在这里明确指出一个经常混淆的地方：AsyncFunction 不是以多线程方式调用的。 只有一个 AsyncFunction 实例，它被流中相应分区内的每个记录顺序地调用。除非 asyncInvoke(...) 方法快速返回并且依赖于（客户端的）回调, 否则无法实现正确的异步 I/O。

例如，以下情况导致阻塞的 asyncInvoke(...) 函数，从而使异步行为无效：

  • 使用同步数据库客户端，它的查询方法调用在返回结果前一直被阻塞。
  • 在 asyncInvoke(...) 方法内阻塞等待异步客户端返回的 future 类型对象

默认情况下，AsyncFunction 的算子（异步等待算子）可以在作业图的任意处使用，但它不能与SourceFunction/SourceStreamTask组成算子链

启用重试后可能需要更大的缓冲队列容量

新的重试功能可能会导致更大的队列容量要求，最大数量可以近似地评估如下。

inputRate * retryRate * avgRetryDuration

例如，对于一个输入率=100条记录/秒的任务，其中1%的元素将平均触发1次重试，平均重试时间为60秒，额外的队列容量要求为:

100条记录/秒 * 1% * 60s = 60

也就是说，在无序输出模式下，给工作队列增加 60 个容量可能不会影响吞吐量； 而在有序模式下，头部元素是关键点，它未完成的时间越长，算子提供的处理延迟就越长, 在相同的超时约束下，如果头元素事实上获得了更多的重试, 那重试功能可能会增加头部元素的处理时间即未完成时间，也就是说在有序模式下，增大队列容量并不是总能提升吞吐。

当队列容量增长时（ 这是缓解背压的常用方法），OOM 的风险会随之增加。对于 ListState 存储来说，理论的上限是 Integer.MAX_VALUE， 所以, 虽然事实上队列容量的限制是一样的，但我们在生产中不能把队列容量增加到太大，这种情况下增加任务的并行性也许更可行。

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