4.1.25 Flink-流处理框架-Flink中的容错机制之Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证

傷城~ 2022-11-07 05:29 172阅读 0赞

**目录**

1.写在前面

2.保证端到端状态一致性

3.Exactly-once 两阶段提交过程

Exactly-once 两阶段提交步骤总结：

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# 1.写在前面 #

kafka是消息队列，跟flink天生是一对，他们的组合方式就是处理流式数据最佳的一个方案。

假设我们的方案架构师flink从kafka中读取数据，经过flink算子处理之后，sink输出到kafka中。flink的两端都是kafka消息队列的数据管道，这样的一个数据处理系统我们怎么保证数据的一致性呢？

# 2.保证端到端状态一致性 #

我们还是从三个方面去考虑这个问题，首先从flink的内部，我们可以利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。

在输入端Source，kafka消费者作为我们的source，可以将偏移量保存下来（默认设置），如果后序任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性。

在输出端sink，我们利用kafka生产者作为sink，采用了两阶段提交sink，需要实现 一个 TwoPhaseCommitSinkFunction。

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# 3.Exactly-once 两阶段提交过程 #

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## Exactly-once 两阶段**提交步骤总结**： ##

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