爱投最新版下载-爱投彩票最新版下载为什么说流处理即未来?

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为何说流爱投最新版下载-爱投彩票最新版下载解决即未来? ......

本文下发自Stephan Ewen在Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》爱投最新版下载-爱投彩票最新版下载。

我们 歌词 都都 好,今天我的演讲主题爱投最新版下载-爱投彩票最新版下载看似比较激进:流解决解决所有什么的问题。从四种 生活程度上来说,让我认为例如演讲是完后 晓伟对Flink未来(详情参见上一篇文章:Apache Flink®- 重新定义计算)描述的一三个白 多 继续。就让 就让 人将会对Flink还是等候在最初的认知,虽然Flink是一三个白 多 流解决引擎,实际上Flink都里能 做就让 就让 就让 的工作,比如批解决,比如应用多多进程 。接下来我会简单的说明我对Flink功能的观点,为何让我会深入介绍一三个白 多 怪怪的领域的应用和事件解决场景。例如场景乍看起来全部都是一三个白 多 流解决的使用场景,为何让在我看来,实际上它本来一三个白 多 很有趣的流解决使用场景。

上图对为何流解决都里能 解决一切作出诠释,将数据看做流是一三个白 多 自然而又十分强大的想法。大偏离 数据的产生过程全部都是随时间生成的流,比如一三个白 多 Petabyte的数据不不凭空产生。什么数据通常全部都是就让 事件的积累,比如支付、将商品放在购物车,网页浏览,传感器采样输出。

基于数据是流的想法,我们 歌词 都都 对数据解决都里能 有相应的理解。比如将过去的历史数据看做是一三个白 多 截止到某一时刻的有限的流,或是将一三个白 多 实时解决应用看成是从某一三个白 多 时刻结束解决未来到达的数据。将会在未来某个时刻它会停止,没办法 它就变成了解决从结束时刻到停止时刻的有限数据的批解决。当然,它全部都是将会老会 运行下去,不断解决新到达的数据。例如对数据的重要理解方式 非常强大,基于例如理解,Flink都里能 支持整个数据解决范畴内的所有场景。

最广为人知的Flink使用场景是流分析、连续解决(将会说渐进式解决),什么场景中Flink实时将会近实时的解决数据,将会下发完后 提到的历史数据为何让连续的对什么事件进行计算。晓伟在完后 的演讲中提到一三个白 多 非常好的例子来说明为何样通过对Flink进行就让 优化,进而都里能 针对有限数据集做就让 怪怪的的解决,这使得Flink里能很好的支持批解决的场景,从性能上来说里能与最先进的批解决引擎相媲美。而在这根轴的另一头,是我今天的演讲将要说明的场景 – 事件驱动的应用。例如应用普遍存在于任何服务将会微服务的架构中。例如应用接收各例如件(将会是RPC调用、HTTP请求),为何让对什么事件作出就让 响应,比如把商品放在购物车,将会加入社交网络中的某个群组。

在我进一步展开今天的演讲完后 ,让我 先对社区在Flink的传统领域(实九时析、连续解决)近期所做的工作做一三个白 多 介绍。Flink 1.7在2018年11月400日将会发布。在Flink 1.7中为典型的流解决场景加入了就让 非常有趣的功能。比如个人所有非常感兴趣的在流式SQL中带时间版本的Join。一三个白 多 基本想法是一三个白 多多 不同的流,其中一三个白 多 流被定义为随时间变化的参照表,没办法 是与参照表进行Join的事件流。比如事件流是一三个白 多 订单流,参照表是不断被更新的汇率,而每个订单里能 使用最新的汇率来进行换算,并将换算的结果输出到结果表。例如例子在标准的SQL当中实际上从不容易表达,但在我们 歌词 都都 对Streaming SQL做了就让 小的扩展完后 ,例如逻辑表达变得非常简单,我们 歌词 都都 发现没办法 的表达有非常多的应用场景。

没办法 在流解决领域十分强大的新功能是将复杂性事件解决(CEP)和SQL相结合。CEP应用观察事件模式。比如某个CEP应用观察股市,当一三个白 多多 上涨后紧跟一三个白 多 下跌时,例如应用将会做些交易。再比如一三个白 多 观察温度计的应用,当它发现有温度计在一三个白 多 超过90摄氏度的读数完后 的两分钟里没办法 任何操作,将会会进行就让 操作。与SQL的结合使例如逻辑的表达也变得非常简单。

第一三个白 多 Flink 1.7中做了就让 就让 工作的功能是Schema升级。例如功能和基于流的应用紧密相关。就像让我对数据库进行数据Schema升级一样,让我修改Flink表中列的类型将会重新写一三个白 多 列。

另外让我 简单介绍的是流解决技术不仅仅是简单对数据进行计算,这还包括了就让 就让 与内部系统进行事务交互。流解决引擎里能 在采用不同协议的系统之间以事务的方式 移动数据,并保证计算过程和数据的一致性。例如偏离 功能也是在Flink 1.7中得到了增强。

以上我对Flink 1.7的新功能向我们 歌词 都都 做了简单总结。下面我们 歌词 都都 来看看今天我演讲的主要偏离 ,也本来利用Flink来搭建应用和服务。我将说明为何流解决是一三个白 多 搭建应用和服务将会微服务的有趣技术。

我将从左边例如深度复杂性的图说起,我们 歌词 都都 一会儿将聊就让 其中的细节。首先我们 歌词 都都 来看一三个白 多 理解应用简单的视角。如左图所示,一三个白 多 应用都里能 是一三个白 多 Container,一三个白 多 Spring应用,将会Java应用、Ruby应用,等等。例如应用从诸如RPC,HTTP等渠道接收请求,为何让方式 请求进行数据库变更。例如应用也将会调用没办法 微服务并进行下一步的解决。我们 歌词 都都 都里能 非常自然的想到进入到应用的什么请求都里能 看做是个事件组成的序列,就让 就让 我们 歌词 都都 都里能 把它们看做是事件流。将会什么事件被缓存在消息队列中,而应用会从消息队列中消费什么事件进行解决,当应用里能 响应一三个白 多 请求时,它将结果输出到没办法 消息队列,而请求发送方都里能 从例如消息队列中消费得到所发送请求的响应。在这张图中我们 歌词 都都 将会都里能 看到就让 有趣的不同。

第一三个白 多 不同是在这张图中应用和数据库不再是分开的一三个白 多 实体,本来被一三个白 多 有情况表的流解决应用所代替。就让 就让 在流解决应用的架构中,不再有应用和数据库的连接了,它们被放在了一并。例如做法有利有弊,但其中就让 好处是非常重要的。首先是性能上的好处是明显的,将会应用不再里能 和数据库进行交互,解决都里能 基于内存中的变量进行。其次例如做法有很好为何让很简单的一致性。

这张图被复杂性了就让 就让 ,实际上我们 歌词 都都 通常会有就让 就让 个应用,而全部都是一三个白 多 被隔离的应用,就让 就让 情况表下你的应用会更符合这张图。系统涵盖个接收请求的接口,为何让请求被发送到第一三个白 多 应用,将会会再被发到没办法 应用,为何让得到相应。在图中就让 应用会消费后边结果的流。这张图将会展示了为何流解决是更适合复杂性性的微服务场景的技术。将会就让 就让 完后 系统中不不一三个白 多多 直接接收用爱投最新版下载-爱投彩票最新版下载户请求并直接响应的服务,通常来说一三个白 多 微服务里能 跟就让 微服务通信。这正如在流解决的架构中不同应用在创建输出流,一并基于衍生出的流再创建并输出新的流。

到目前为止,我们 歌词 都都 看到的内容有几个还比较直观。而对基于流解决技术的微服务架构而言,我们 歌词 都都 最常问的一三个白 多 什么的问题是咋样保证事务性?将会系统中使用的是数据库,通常来说全部都是有非常性成熟期是什么的得话复杂性的数据校验和事务模型。这也是数据库在过去就让 年中十分成功的原因。结束一三个白 多 事务,对数据做就让 操作,提交将会取消一三个白 多 事务。例如机制使得数据全部性得到了保证(一致性,持久性等等)。

没办法 在流解决中我们 歌词 都都 为何做到同样的事情呢?作为一三个白 多 优秀的流解决引擎,Flink支持了恰好一次语义,保证了每个事件只会被解决一遍。为何让这依然对就让 操作有限制,这也成为了使用流解决应用的一三个白 多 障碍。我们 歌词 都都 通过一三个白 多 非常简单流解决应用例子来看我们 歌词 都都 都里能 做就让 什么扩展来解决例如什么的问题。我们 歌词 都都 会看到,解决方式 虽然出奇的简单。

我们 歌词 都都 以例如教科书式的事务为例子来看一下事务性应用的过程。例如系统维护了账户和其中存款余额的信息。没办法 的信息将会是银行将会在线支付系统的场景中用到的。假设我们 歌词 都都 你里能解决例如下面的事务:

将会账户A中的余额大于400,没办法 从账户A中转账400元到账户B。

这是个非常简单的一三个白 多 账户之间进行转账的例子。

数据库对于没办法 的事务将会有了一三个白 多 核心的范式,也本来原子性,一致性,隔离性和持久性(ACID)。这是里能让用户放心使用事务的有几个基本保证。有了我们 歌词 都都 ,用户不不担心钱在转账过程中会丢失将会就让 什么的问题。我们 歌词 都都 用例如例子来放在流解决应用中,来让流解决应用里能提供和数据相同的ACID支持:

原子性要求一三个白 多 转账要不就全部完成,也本来说转账金额从一三个白 多 账户减少,并增加到没办法 账户,要不就一三个白 多 账户的余额都没办法 变化。而不不只一三个白 多多 账户余额改变。为何让得话钱就会凭空减少将会凭空增加。

一致性和隔离性是说将会有就让 就让 用户一并你里能进行转账,没办法 什么转账行为之间应该互不干扰,每个转账行为应该被独立的完成,为何让完成后每个账户的余额应该是正确的。也本来说将会一三个白 多 用户一并操作同一三个白 多 账户,系统不应该出错。

持久性指的是将会一三个白 多 操作将会完成,没办法 例如操作的结果会被妥善的保存而不不丢失。

我们 歌词 都都 假设持久性将会被满足。一三个白 多 流解决器有情况表,例如情况表会被checkpoint,就让 就让 流解决器的情况表是可恢复的。也本来说我希望我们 歌词 都都 完成了一三个白 多 修改,为何你里能是什么修改被checkpoint了,没办法 例如修改本来持久化的。

我们 歌词 都都 来看看另外一三个白 多 例子。设想一下,将会我们 歌词 都都 用流解决应用来实现没办法 一三个白 多 转账系统会存在什么。我们 歌词 都都 先把什么的问题复杂性就让 ,假设转账不里能 有条件,仅仅是将400元从账户A转到账户,也本来说账户A的余额减少400元而账户B的余额增加400元。我们 歌词 都都 的系统是一三个白 多 分布式的并行系统,而全部都是一三个白 多 单机系统。简单起见我们 歌词 都都 假设系统中没办法 两台机器,这两台机器都里能 是不同的物理机将会是在YARN将会Kubernetes上不同的容器。总之它们是一三个白 多 不同的流解决器实例,数据分布在例如三个白 多 流解决器上。我们 歌词 都都 假设账户A的数据由其中一台机器维护,而账户B的数据有另一台机器维护。

现在我们 歌词 都都 要做个转账,将400元从账户A转移到账户B,我们 歌词 都都 把例如请求放在队列中,为何你里能是什么转账请求被分解为对账户A和B分别进行操作,为何让根据键将例如三个白 多 操作路由到维护账户A和维护账户B的这两台机器上,这两台机器分别根据要求对账户A和账户B的余额进行改动。这从全部都是事务操作,而本来一三个白 多 独立无意义的改动。一旦我们 歌词 都都 将转账的请求改的稍微复杂性就让 就会发现什么的问题。

下面我们 歌词 都都 假设转账是有条件的,我们 歌词 都都 只想在账户A的余额足够的情况表下才进行转账,没办法 就将会就让 不太对了。将会我们 歌词 都都 还是像完后 那样操作,将例如转账请求分别发送给维护账户A和B的两台机器,将会A没办法 足够的余额,没办法 A的余额不不存在变化,而B的余额将会将会被改动了。我们 歌词 都都 就违反了一致性的要求。

我们 歌词 都都 看到我们 歌词 都都 里能 首先以四种 生活方式 统一做出不是里能 更改余额的决定,将会例如统一的决定中余额里能 被修改,我们 歌词 都都 再进行修改余额的操作。就让 就让 我们 歌词 都都 先给维护A的余额的机器发送一三个白 多 请求,让它查看A的余额。我们 歌词 都都 也都里能 对B做同样的事情,为何你里能是什么例子后边我们 歌词 都都 不关心B的余额。为何我们 歌词 都都 把所有没办法 的条件检查的请求汇总起来去检验条件不是满足。将会Flink没办法 的流解决器支持迭代,将会满足转账条件,我们 歌词 都都 都里能 把例如余额改动的操作放在迭代的反馈流当中来告诉对应的节点来进行余额修改。反之将会条件不满足,没办法 余额改动的操作将不不被放在反馈流。例如例子后边,通过例如方式 我们 歌词 都都 都里能 正确的进行转账操作。从四种 生活深度上来说我们 歌词 都都 实现了原子性,基于一三个白 多 条件我们 歌词 都都 都里能 进行全部的余额修改,将会不进行任何余额修改。这偏离 依然还是比较直观的,更大的困难是在于咋样做到并发请求的隔离性。

假设我们 歌词 都都 的系统没办法 变,为何让系统涵盖多个并发的请求。我们 歌词 都都 在完后 的演讲中将会知道,没办法 的并发将会达到每秒钟几十亿条。如图,我们 歌词 都都 的系统将会从一三个白 多 流中一并接受请求。将会例如三个白 多 请求一并到达,我们 歌词 都都 像完后 那样将每个请求拆分成多个请求,首先检查余额条件,为何让进行余额操作。然而我们 歌词 都都 发现这会带来什么的问题。管理账户A的机器会首先检查A的余额不是大于400,为何让又会检查A的余额不是大于400,将会一三个白 多 条件都满足,就让 就让 两笔转账操作全部都是进行,但实际上账户A上的余额将会无法一并完成两笔转账,而没办法 完成400元将会400元的转账中的一笔。这里我们 歌词 都都 里能 进一步思考为何样来解决并发的请求,我们 歌词 都都 没办法 本来简单地并发解决请求,这会违反事务的保证。从四种 生活深度来说,这是整个数据库事务的核心。数据库的专家们花了就让 时间提供了不同解决方案,有的方案比较简单,有的则很复杂性。但所有的方案全部都是是没办法 容易,尤其是在分布式系统当中。

在流解决中为何解决例如什么的问题呢?直觉上讲,将会我们 歌词 都都 里能让所有的事务都按照顺序依次存在,没办法 什么的问题就解决了,这也被成为可序列化的底部形态。为何我们 歌词 都都 当然不希望所有的请求都被依次顺序解决,这与我们 歌词 都都 使用分布式系统的初衷相违背。就让 就让 我们 歌词 都都 里能 保证什么请求最后的产生的影响看起来是按照顺序存在的,也本来一三个白 多 请求产生的影响是基于前一三个白 多 请求产生影响的基础之上的。换句话说也本来一三个白 多 事务的修改里能 在前一三个白 多 事务的所有修改都完成里能能进行。例如希望一件事在另一件事完后 存在的要求看起来半生不熟悉,这似乎是我们 歌词 都都 完后 在流解决中没办法 遇到过的什么的问题。是的,这听上去像是事件时间。用深度复杂性的方式 来解释,将会所有的请求全部都是不同的事件时间产生,即使将会种种原因我们 歌词 都都 到达解决器的时间是乱序的,流解决器依然会根据我们 歌词 都都 的事件时间来对我们 歌词 都都 进行解决。流解决器会使得所有的事件的影响看上去全部都是按顺序存在的。按事件时间解决是Flink将会支持的功能。

没办法 全部说来,我们 歌词 都都 到底为何解决例如一致性什么的问题呢?假设我们 歌词 都都 有并行的请求输入并行的事务请求,什么请求读取就让 表中的记录,为何让修改就让 表中的记录。我们 歌词 都都 首先里能 做的是把什么事务请求根据事件时间顺序摆放。什么请求的事务时间没办法 够相同,为何我们 歌词 都都 之间的时间也里能 足够接近,这是将会在事件时间的解决过程中会引入一定的延迟,我们 歌词 都都 里能 保证存在理的事件时间在向前推进。为何让第一步是定义事务执行的顺序,也本来说里能 一三个白 多多 聪明的算法来为每个事务制定事件时间。在图上,假设例如三个白 多 事务的事件时间分别是T+2, T和T+1。没办法 第五个事务的影响里能 在第一和第一三个白 多 事务完后 。不同的事务所做的修改是不同的,每个事务全部都是产生不同的操作请求来修改情况表。我们 歌词 都都 现在里能 将对访问每个行和情况表的事件进行排序,保证我们 歌词 都都 的访问是符合事件时间顺序的。这也原因着什么相互之间没办法 关系的事务之间自然也没办法 了任何影响。比如这里的第一三个白 多 事务请求,它与前一三个白 多 事务之间没办法 访问一并的情况表,就让 就让 它的事件时间排序与前一三个白 多 事务也相互独立。而当前一三个白 多 事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时,Flink则会方式 它们的事件时间进行排序后再解决。

里能 承认,没办法 说还是进行了就让 复杂性,我们 歌词 都都 还里能 做就让 事情来保证高效执行,为何让总体原则上来说,这本来全部的设计。除此之外我们 歌词 都都 从不里能 更多就让 东西。

为了实现例如设计,我们 歌词 都都 引入了四种 生活聪明的分布式事件时间分配机制。这里的事件时间是逻辑时间,它从不里能 有什么现实意义,比如它不需本来真实的时钟。使用Flink的乱序解决能力,为何让使用Flink迭代计算的功能来进行就让 前提条件的检查。什么本来我们 歌词 都都 构建一三个白 多 支持事务的流解决器的偏离 。

我们 歌词 都都 实际上将会完成了例如工作,称之为流式账簿(Streaming Ledger),这是个在Apache Flink上很小的库。它基于流解决器做到了满足ACID的多键事务性操作。我相信这是个非常有趣的进化。流解决器一结束基本上没办法 任何保障,为何让例如Storm的系统增加了至少一次的保证。但显然至少一次依然不足英文好。为何我们 歌词 都都 看到了恰好一次的语义,这是一三个白 多 大的进步,但这本来对于单行操作的恰好一次语义,这与键值库很例如。而支持多行恰好一次将会多行事务操作将流解决器提升到了一三个白 多 都里能 解决传统意义上关系型数据库所应用场景的阶段。

Streaming Ledger的实现方式 是允许用户定义就让 表和对什么表进行修改的函数。Streaming Ledger会运行什么函数和表,所有的什么一并编译成一三个白 多 Apache Flink的有向无环图(DAG)。Streaming Ledger会注入所有事务时间分配的逻辑,以此来保证所有事务的一致性。

搭建没办法 一三个白 多 库从不难 ,难的是让它高性能的运行。我们 歌词 都都 来看看它的性能。什么性能测试是有几个月完后 的,我们 歌词 都都 并没办法 做什么怪怪的的优化,我们 歌词 都都 本来看到看就让 最简单的方式 里能有什么样的性能表现。而实际性能表现看起来相当不错。将会你看什么性能条形成的阶梯跨度,随着流解决器数量的增长,性能的增长相当线性。在事务设计中,没办法 任何协同将会锁参与其中。这本来流解决,将事件流推入系统,缓存一小段时间来做就让 乱序解决,为何让做就让 本地情况表更新。在例如方案中,没办法 什么怪怪的代价高昂的操作。在图中性能增长似乎超过了线性,让我 这主本来将会JAVA的JVM当中GC的工作原因原因的。在3一三个白 多 节点的情况表下我们 歌词 都都 每秒都里能 解决至少两百万个事务。为了与数据库性能测试进行对比,通常当你看数据库的性能测试时,让我看到例如读写操作比的说明,比如10%的更新操作。而我们 歌词 都都 的测试使用的是400%的更新操作,而每个写操作至少更新在不同分区上的4行数据,我们 歌词 都都 的表的大小共我希望两亿行。即便没办法 任何优化,例如方案的性能也非常不错。

没办法 在事务性能涵盖趣的什么的问题是当更新的操作对象是一三个白 多 比较小的集合时的性能。将会事务之间没办法 冲突,并发的事务解决是一三个白 多 容易的事情。将会所有的事务都独立进行而互不干扰,那例如全部都是什么什么的问题,任何系统应该都能很好的解决没办法 的什么的问题。当所有的事务都结束操作同就让 行时,事情结束变得更有趣了,你里能 隔离不同的修改来保证一致性。就让 就让 我们 歌词 都都 结束比较一三个白 多 只读的多多进程 、一三个白 多 又读又写为何让没办法 写冲突的多多进程 和一三个白 多 又读又写并有中等程度写冲突的多多进程 这三者之间的性能。让我看到性能表现相当稳定。这就像是一三个白 多 乐观的并发冲突控制,表现很不错。那将会我们 歌词 都都 真的你里能针对例如系统的阿喀琉斯之踵进行考验,也本来反复的更新同一三个白 多 小集合中的键。在传统数据库中,例如情况表下将会会老会 出现反复重试,反复失败再重试,这是四种 生活我们 歌词 都都 总想解决的糟糕情况表。是的,我们 歌词 都都 的确里能 付出性能代价,这很自然,将会将会你的表涵盖几行数据个人所有都想更新,没办法 你的系统就离开了并发性,例如种生活本来个什么的问题。为何你里能是什么情况表下,系统并没崩溃,它仍然在稳定的解决请求,虽然离开了就让 并发性,为何让请求依然里能被解决。这是将会我们 歌词 都都 没办法 冲突重试的机制,让我认为我们 歌词 都都 一三个白 多多 基于乱序解决绿帘石的冲突解决的机制,这是四种 生活非常稳定和强大的技术。

我们 歌词 都都 还尝试了在跨地域分布的情况表下的性能表现。比如我们 歌词 都都 在美国、巴西,欧洲,日本和澳大利亚各设置了一三个白 多 Flink集群。也本来说我们 歌词 都都 有个全球分布的系统。将会你在使用一三个白 多 关系型数据库,没办法 让我付出相当高昂的性能代价,将会通信的延迟变得相当高。跨大洲的信息交互比在同一三个白 多 数据中心甚至同一三个白 多 机架上的信息交互要产生大得多的延迟。为何让有趣的是,流解决的方式 对延迟从全部都是十分敏感,延迟对性能有所影响,为何让相比其它就让 就让 方案,延迟对流解决的影响要小得多。就让 就让 ,在没办法 的全球分布式环境中执行分布式多多进程 ,的确会有更差的性能,偏离 原因也是将会跨大洲的通信波特率不如统一数据中心里的波特率,为何让性能表现依然不差。实际上,让我拿它当做一三个白 多 跨地域的数据库,一并仍然里能在一三个白 多 至少10个节点的集群上获得每秒几十万条事务的解决能力。在例如测试中我们 歌词 都都 只用了10个节点,每个大洲一三个白 多 节点。就让 就让 10个节点都里能 带来全球分布的每秒116万事务的解决能力。我认为这是很有趣的结果,这是将会例如方案对延迟从不敏感。

我将会说了就让 就让 利用流解决来实现事务性的应用。将会听起来这是个很自然的想法,从四种 生活深度上来说的确是没办法 。为何让它的确里能 就让 很复杂性的机制来作为支撑。它里能 一三个白 多 连续解决而非微批解决的能力,里能 里能做迭代,里能 复杂性的基于事件时间解决乱序解决。为了更好地性能,它里能 灵活的情况表抽象和异步checkpoint机制。什么是真正困难的事情。什么全部都是由Ledger Streaming库实现的,本来Apache Flink实现的,就让 就让 即使对例如事务性的应用而言,Apache Flink也是真正的中流砥柱。

至此,我们 歌词 都都 都里能 说流解决不仅仅支持连续解决、流式分析、批解决将会事件驱动的解决,你也都里能 用它做事务性的解决。当然,前提有你一三个白 多多 足够强大的流解决引擎。这本来我演讲的全部内容。