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Flink和Kafka连接时的精确一次保证

news 来源：原创 2024/5/20 15:09:20

Flink写入Kafka两阶段提交

端到端的 exactly-once（精准一次）

kafka -> Flink -> kafka

1）输入端

输入数据源端的 Kafka 可以对数据进行持久化保存，并可以重置偏移量（offset）

2）Flink内部

Flink 内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的 exactly-once 语义

3）输出端

两阶段提交（2PC）。

写入 Kafka 的过程实际上是一个两段式的提交：处理完毕得到结果，写入 Kafka 时是基于事务的“预提交”；等到检查点保存完毕，才会提交事务进行“正式提交”。

如果中间出现故障，事务进行回滚，预提交就会被放弃；恢复状态之后，也只能恢复所有已经确认提交的操作。

必须的配置

1）必须启用检查点

2）指定 KafkaSink 的发送级别为 DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE

3）配置 Kafka 读取数据的消费者的隔离级别【默认kafka消费者隔离级别是读未提交，2PC第一阶段预提交数据也会被读到，下游消费者需要设置为读已提交】

4）事务超时配置

【配置的事务超时时间 transaction.timeout.ms 默认是1小时，而Kafka 集群配置的事务最大超时时间 transaction.max.timeout.ms 默认是15 分钟。在检查点保存时间很长时，有可能出现 Kafka 已经认为事务超时了，丢弃了预提交的数据；而Sink任务认为还可以继续等待。如果接下来检查点保存成功，发生故障后回滚到这个检查点的状态，这部分数据就被真正丢掉了。因此checkpoint 间隔 < 事务超时时间 < max的15分钟】

代码实战

kafka -> Flink -> kafka【Flink处理kafka来源数据再输出到kafka】

public class KafkaEOSDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 【1】、启用检查点,设置为精准一次env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/chk");checkpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);// 2.读取 kafkaKafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder().setBootstrapServers("hadoop102:9092").setGroupId("default").setTopics("topic_1").setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()).setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()).build();DataStreamSource<String> kafkasource = env.fromSource(kafkaSource,WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource");/*3.写出到 Kafka精准一次 写入 Kafka，需要满足以下条件，【缺一不可】1、开启 checkpoint2、sink 设置保证级别为 精准一次3、sink 设置事务前缀4、sink 设置事务超时时间： checkpoint 间隔 < 事务超时时间 < max的15分钟*/KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()// 指定 kafka 的地址和端口.setBootstrapServers("hadoop102:9092")// 指定序列化器：指定 Topic 名称、具体的序列化.setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder().setTopic("ws").setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema()).build())// 【3.1】 精准一次,开启 2pc.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)// 【3.2】 精准一次，必须设置 事务的前缀.setTransactionalIdPrefix("li-")// 【3.3】 设置事务超时时间.setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10 * 60 * 1000 + "").build();kafkasource.sinkTo(kafkaSink);env.execute();}
}

后续读取“ws”这个 topic 的消费者，要设置事务的隔离级别为“读已提交”

public class KafkaEOSConsumer {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 消费 在前面使用【两阶段提交】写入的 TopicKafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder().setBootstrapServers("hadoop102:9092").setGroupId("default").setTopics("ws").setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()).setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())// 作为 下游的消费者，要设置事务的隔离级别为 【读已提交】.setProperty(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG, "read_committed").build();env.fromSource(kafkaSource,WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource").print();env.execute();}
}