这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理，同时这也是面试的必考点。
Flink 的“精确一次”处理语义是，Flink 提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。
那么 Flink 是如何实现“端到端的精确一次处理”语义的呢？
背景
通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处理做哪些保障。一般来说，流处理引擎通常为用户的应用程序提供三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。
最多一次（At-most-Once）：这种语义理解起来很简单，用户的数据只会被处理一次，不管成功还是失败，不会重试也不会重发。
至少一次（At-least-Once）：这种语义下，系统会保证数据或事件至少被处理一次。如果中间发生错误或者丢失，那么会从源头重新发送一条然后进入处理系统，所以同一个事件或者消息会被处理多次。
精确一次（Exactly-Once）：表示每一条数据只会被精确地处理一次，不多也不少。
Exactly-Once 是 Flink、Spark 等流处理系统的核心特性之一，这种语义会保证每一条消息只被流处理系统处理一次。“精确一次” 语义是 Flink 1.4.0 版本引入的一个重要特性，而且，Flink 号称支持“端到端的精确一次”语义。
在这里我们解释一下“端到端（End to End）的精确一次”，它指的是 Flink 应用从 Source 端开始到 Sink 端结束，数据必须经过的起始点和结束点。Flink 自身是无法保证外部系统“精确一次”语义的，所以 Flink 若要实现所谓“端到端（End to End）的精确一次”的要求，那么外部系统必须支持“精确一次”语义；然后借助 Flink 提供的分布式快照和两阶段提交才能实现。
分布式快照机制
我们在之前的课程中讲解过 Flink 的容错机制，Flink 提供了失败恢复的容错机制，而这个容错机制的核心就是持续创建分布式数据流的快照来实现。
同 Spark 相比，Spark 仅仅是针对 Driver 的故障恢复 Checkpoint。而 Flink 的快照可以到算子级别，并且对全局数据也可以做快照。Flink 的分布式快照受到 Chandy-Lamport 分布式快照算法启发，同时进行了量身定做，有兴趣的同学可以搜一下。
Barrier
Flink 分布式快照的核心元素之一是 Barrier（数据栅栏），我们也可以把 Barrier 简单地理解成一个标记，该标记是严格有序的，并且随着数据流往下流动。每个 Barrier 都带有自己的 ID，Barrier 极其轻量，并不会干扰正常的数据处理。
如上图所示，假如我们有一个从左向右流动的数据流，Flink 会依次生成 snapshot 1、 snapshot 2、snapshot 3……Flink 中有一个专门的“协调者”负责收集每个 snapshot 的位置信息，这个“协调者”也是高可用的。
Barrier 会随着正常数据继续往下流动，每当遇到一个算子，算子会插入一个标识，这个标识的插入时间是上游所有的输入流都接收到 snapshot n。与此同时，当我们的 sink 算子接收到所有上游流发送的 Barrier 时，那么就表明这一批数据处理完毕，Flink 会向“协调者”发送确认消息，表明当前的 snapshot n 完成了。当所有的 sink 算子都确认
这批数据成功处理后，那么本次的 snapshot 被标识为完成。
这里就会有一个问题，因为 Flink 运行在分布式环境中，一个 operator 的上游会有很多流，每个流的 barrier n 到达的时间不一致怎么办？这里 Flink 采取的措施是：快流等慢流。
拿上图的 barrier n 来说，其中一个流到的早，其他的流到的比较晚。当第一个 barrier n到来后，当前的 operator 会继续等待其他流的 barrier n。直到所有的barrier n 到来后，operator 才会把所有的数据向下发送。
异步和增量
按照上面我们介绍的机制，每次在把快照存储到我们的状态后端时，如果是同步进行就会阻塞正常任务，从而引入延迟。因此 Flink 在做快照存储时，可采用异步方式。
此外，由于 checkpoint 是一个全局状态，用户保存的状态可能非常大，多数达 G 或者 T 级别。在这种情况下，checkpoint 的创建会非常慢，而且执行时占用的资源也比较多，因此 Flink 提出了增量快照的概念。也就是说，每次都是进行的全量 checkpoint，是基于上次进行更新的。
两阶段提交
上面我们讲解了基于 checkpoint 的快照操作，快照机制能够保证作业出现 fail-over 后可以从最新的快照进行恢复，即分布式快照机制可以保证 Flink 系统内部的“精确一次”处理。但是我们在实际生产系统中，Flink 会对接各种各样的外部系统，比如 Kafka、HDFS 等，一旦 Flink 作业出现失败，作业会重新消费旧数据，这时候就会出现重新消费的情况，也就是重复消费。
针对这种情况，Flink 1.4 版本引入了一个很重要的功能：两阶段提交，也就是 TwoPhaseCommitSinkFunction。两阶段搭配特定的 source 和 sink（特别是 0.11 版本 Kafka）使得“精确一次处理语义”成为可能。
在 Flink 中两阶段提交的实现方法被封装到了 TwoPhaseCommitSinkFunction 这个抽象类中，我们只需要实现其中的beginTransaction、preCommit、commit、abort 四个方法就可以实现“精确一次”的处理语义，实现的方式我们可以在官网中查到：
- beginTransaction，在开启事务之前，我们在目标文件系统的临时目录中创建一个临时文件，后面在处理数据时将数据写入此文件；
- preCommit，在预提交阶段，刷写（flush）文件，然后关闭文件，之后就不能写入到文件了，我们还将为属于下一个检查点的任何后续写入启动新事务；
- commit，在提交阶段，我们将预提交的文件原子性移动到真正的目标目录中，请注意，这会增加输出数据可见性的延迟；
abort，在中止阶段，我们删除临时文件。
Flink-Kafka Exactly-once
如上图所示，我们用 Kafka-Flink-Kafka 这个案例来介绍一下实现“端到端精确一次”语义的过程，整个过程包括：
- 从 Kafka 读取数据
- 窗口聚合操作
- 将数据写回 Kafka
整个过程可以总结为下面四个阶段：
- 一旦 Flink 开始做 checkpoint 操作，那么就会进入 pre-commit 阶段，同时 Flink JobManager 会将检查点 Barrier 注入数据流中 ；
- 当所有的 barrier 在算子中成功进行一遍传递，并完成快照后，则 pre-commit 阶段完成；
- 等所有的算子完成“预提交”，就会发起一个“提交”动作，但是任何一个“预提交”失败都会导致 Flink 回滚到最近的 checkpoint；
- pre-commit 完成，必须要确保 commit 也要成功，上图中的 Sink Operators 和 Kafka Sink 会共同来保证。
现状
目前 Flink 支持的精确一次 Source 列表如下表所示，你可以使用对应的 connector 来实现对应的语义要求：
| 数据源 | 语义保证 | 备注 |
| Apache Kafka | exactly once | 需要对应的 Kafka 版本 |
| AWS Kinesis Streams | exactly once | |
| RabbitMQ | at most once (v 0.10) / exactly once (v 1.0) | |
| Twitter Streaming API | at most once | |
| Collections | exactly once | |
| Files | exactly once | |
| Sockets | at most once |
如果你需要实现真正的“端到端精确一次语义”，则需要 sink 的配合。目前 Flink 支持的列表如下表所示：
| 写入目标 | 语义保证 | 备注 |
| HDFS rolling sink | exactly once | 依赖 Hadoop 版本 |
| Elasticsearch | at least once | |
| Kafka producer | at least once / exactly once | 需要 Kafka 0.11 及以上 |
| Cassandra sink | at least once / exactly once | 幂等更新 |
| AWS Kinesis Streams | at least once | |
| File sinks | at least once | |
| Socket sinks | at least once | |
| Standard output | at least once | |
| Redis sink | at least once |
总结
由于强大的异步快照机制和两阶段提交，Flink 实现了“端到端的精确一次语义”，在特定的业务场景下十分重要，我们在进行业务开发需要语义保证时，要十分熟悉目前 Flink 支持的语义特性。
这一课时的内容较为晦涩，建议你从源码中去看一下具体的实现。
