Flink 源码深度解析-Async IO的实现
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2022-02-26 21:32
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 放心关注我，获取更多行业的一手消息。
Async I/O的使用方式
在Flink中使用Async I/O的话，需要有一个支持异步请求的客户端，或者以多线程异步的方式来将同步操作转化为异步操作调用；
以官方文档给出的说明为例：
// This example implements the asynchronous request and callback with Futures that have the
// interface of Java 8's futures (which is the same one followed by Flink's Future)
/**
* An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback.
*/
class AsyncDatabaseRequest extends RichAsyncFunction> {
/** The database specific client that can issue concurrent requests with callbacks */
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> resultFuture) throws Exception {
// issue the asynchronous request, receive a future for result
// 发起异步请求，返回结果是一个Future
final Future result = client.query(key);
// set the callback to be executed once the request by the client is complete
// the callback simply forwards the result to the result future
// 请求完成时的回调，将结果交给 ResultFuture
CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier() {
@Override
public String get() {
try {
return result.get();
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
// Normally handled explicitly.
return null;
}
}
}).thenAccept( (String dbResult) -> {
resultFuture.complete(Collections.singleton(new Tuple2<>(key, dbResult)));
});
}
}
// create the original stream
DataStream stream = ...;
// apply the async I/O transformation
// 应用async I/O转换，设置等待模式、超时时间、以及进行中的异步请求的最大数量
DataStream> resultStream =
AsyncDataStream.unorderedWait(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100);
AsyncDataStream提供了两种调用方法，分别是orderedWait和unorderedWait，这分别对应了有序和无序两种输出模式。
之所以会提供两种输出模式，是因为异步请求的完成时间是不确定的，先发出的请求的完成时间可能会晚于后发出的请求。
在“有序”的输出模式下，所有计算结果的提交完全和消息的到达顺序一致； 而在“无序”的输出模式下，计算结果的提交则是和请求的完成顺序相关的，先处理完成的请求的计算结果会先提交。
值得注意的是，在使用“事件时间”的情况下，“无序”输出模式仍然可以保证watermark的正常处理，即在两个watermark之间的消息的异步请求结果可能是异步提交的，但在watermark之后的消息不能先于该watermark之前的消息提交。
由于异步请求的完成时间不确定，需要设置请求的超时时间，并配置同时进行中的异步请求的最大数量。
Async I/O的实现
AsyncDataStream在运行时被转换为AsyncWaitOperator算子，它是AbstractUdfStreamOperator的子类。其AsyncWaitOperator的基本实现原理如下：
基本原理
AsyncWaitOperator算子相比于其它算子的最大不同在于，它的输入和输出并不是同步的。
因此，在AsyncWaitOperator内部采用了一种“生产者-消费者”模型，基于一个队列解耦异步计算和计算结果的提交。StreamElementQueue提供了一种队列的抽象，一个“消费者”线程Emitter从中取出已完成的计算结果，并提交给下游算子，而异步请求则充当了队列“生产者”的角色；
如图所示，AsyncWaitOperator主要由两部分组成：StreamElementQueue和Emitter。
StreamElementQueue是一个Promise队列，所谓Promise是一种异步抽象表示将来会有一个值，这个队列是未完成的Promise队列，也就是进行中的请求队列。Emitter是一个单独的线程，负责发送消息（收到的异步回复）给下游。
图中E5表示进入该算子的第五个元素（”Element-5”），在执行过程中首先会将其包装成一个“Promise” P5，然后将P5放入队列。最后调用AsyncFunction的asyncInvoke方法，该方法会向外部服务发起一个异步的请求，并注册回调。
该回调会在异步请求成功返回时调用AsyncCollector.collect方法将返回的结果交给框架处理。
实际上AsyncCollector是一个Promise，也就是 P5，在调用collect的时候会标记Promise为完成状态，并通知Emitter线程有完成的消息可以发送了。Emitter就会从队列中拉取完成的Promise，并从Promise中取出消息发送给下游。
public class AsyncWaitOperator
extends AbstractUdfStreamOperator>
implements OneInputStreamOperator, OperatorActions {
/** Queue to store the currently in-flight stream elements into. */
private transient StreamElementQueue queue; // 存储带有异步返回值的请求队列
/** Pending stream element which could not yet added to the queue. */
private transient StreamElementQueueEntry pendingStreamElementQueueEntry;
private transient ExecutorService executor;
/** Emitter for the completed stream element queue entries. */
private transient Emitter emitter; // 异步返回后的消费线程
/** Thread running the emitter. */
private transient Thread emitterThread;
@Override
public void setup(StreamTask containingTask, StreamConfig config, Output> output) {
super.setup(containingTask, config, output);
this.checkpointingLock = getContainingTask().getCheckpointLock();
this.inStreamElementSerializer = new StreamElementSerializer<>(getOperatorConfig().getTypeSerializerIn1(getUserCodeClassloader()));
// create the operators executor for the complete operations of the queue entries
this.executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 根据不同的数据输出模式 有序、无序；选择构建不同的StreamElementQueue queue
switch (outputMode) {
case ORDERED:
queue = new OrderedStreamElementQueue(
capacity,
executor,
this);
break;
case UNORDERED:
queue = new UnorderedStreamElementQueue(
capacity,
executor,
this);
break;
default:
throw new IllegalStateException("Unknown async mode: " + outputMode + '.');
}
}
@Override
public void open() throws Exception {
super.open();
// create the emitter
this.emitter = new Emitter<>(checkpointingLock, output, queue, this);
// start the emitter thread
// 构建 消费者线程 emitter Thread
this.emitterThread = new Thread(emitter, "AsyncIO-Emitter-Thread (" + getOperatorName() + ')');
emitterThread.setDaemon(true);
emitterThread.start();
// .........
}
@Override
public void processElement(StreamRecord element) throws Exception {
final StreamRecordQueueEntry streamRecordBufferEntry = new StreamRecordQueueEntry<>(element);
// 注册一个定时器，在超时时调用 timeout 方法
if (timeout > 0L) {
// register a timeout for this AsyncStreamRecordBufferEntry
long timeoutTimestamp = timeout + getProcessingTimeService().getCurrentProcessingTime();
final ScheduledFuture timerFuture = getProcessingTimeService().registerTimer(
timeoutTimestamp,
new ProcessingTimeCallback() {
@Override
public void onProcessingTime(long timestamp) throws Exception {
userFunction.timeout(element.getValue(), streamRecordBufferEntry);
}
});
// Cancel the timer once we've completed the stream record buffer entry. This will remove
// the register trigger task
streamRecordBufferEntry.onComplete(
(StreamElementQueueEntry> value) -> {
timerFuture.cancel(true);
},
executor);
}
// 加入队列
addAsyncBufferEntry(streamRecordBufferEntry);
// 发送异步请求
userFunction.asyncInvoke(element.getValue(), streamRecordBufferEntry);
}
//尝试将待完成的请求加入队列，如果队列已满（到达异步请求的上限），会阻塞
private void addAsyncBufferEntry(StreamElementQueueEntry streamElementQueueEntry) throws InterruptedException {
assert(Thread.holdsLock(checkpointingLock));
pendingStreamElementQueueEntry = streamElementQueueEntry;
while (!queue.tryPut(streamElementQueueEntry)) { // 将该请求加入队列；如果队列已满（到达异步请求的上限），会阻塞
// we wait for the emitter to notify us if the queue has space left again
checkpointingLock.wait();
}
pendingStreamElementQueueEntry = null;
}
}
public class Emitter implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
while (running) {
LOG.debug("Wait for next completed async stream element result.");
// 从队列阻塞地获取元素，之后再向下游传递
AsyncResult streamElementEntry = streamElementQueue.peekBlockingly();
output(streamElementEntry);
}
} catch (InterruptedException e) {
// .........
}
}
}
有序模式
在“有序”模式下，所有异步请求的结果必须按照消息的到达顺序提交到下游算子。在这种模式下，StreamElementQueue的具体是实现是OrderedStreamElementQueue。
OrderedStreamElementQueue的底层是一个有界的队列，异步请求的计算结果按顺序加入到队列中，只有队列头部的异步请求完成后才可以从队列中获取计算结果。
有序模式比较简单，使用一个队列就能实现。所有新进入该算子的元素（包括watermark），都会包装成Promise并按到达顺序放入该队列。
如下图所示，尽管P4的结果先返回，但并不会发送，只有P1（队首）的结果返回了才会触发Emitter拉取队首元素进行发送。如下图所示：
public class OrderedStreamElementQueue implements StreamElementQueue {
/** Capacity of this queue. */
private final int capacity;
/** Queue for the inserted StreamElementQueueEntries. */
private final ArrayDeque> queue;
@Override
public AsyncResult peekBlockingly() throws InterruptedException { // 从队列中阻塞地获取已异步完成的元素
lock.lockInterruptibly();
try {
while (queue.isEmpty() || !queue.peek().isDone()) {
headIsCompleted.await();
}
// 只有队列头部的请求完成后才解除阻塞状态
LOG.debug("Peeked head element from ordered stream element queue with filling degree " + "({}/{}).", queue.size(), capacity);
return queue.peek();
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public AsyncResult poll() throws InterruptedException {
lock.lockInterruptibly();
try {
while (queue.isEmpty() || !queue.peek().isDone()) {
headIsCompleted.await();
}
notFull.signalAll();
LOG.debug("Polled head element from ordered stream element queue. New filling degree " + "({}/{}).", queue.size() - 1, capacity);
return queue.poll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public boolean tryPut(StreamElementQueueEntry streamElementQueueEntry) throws InterruptedException {
lock.lockInterruptibly(); // 将该请求加入队列；如果队列已满（到达异步请求的上限），返回false，其外部会阻塞
try {
if (queue.size() < capacity) { // 未达容量上限
addEntry(streamElementQueueEntry);
LOG.debug("Put element into ordered stream element queue. New filling degree " + "({}/{}).", queue.size(), capacity);
return true;
} else {
LOG.debug("Failed to put element into ordered stream element queue because it " + "was full ({}/{}).", queue.size(), capacity);
return false;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
无序模式
在“无序”模式下，异步计算结果的提交不是由消息到达的顺序确定的，而是取决于异步请求的完成顺序。
当然，在使用“事件时间”的情况下，要保证watermark语义的正确性。
在使用“处理时间”的情况下，由于不存在Watermark，因此可以看作一种特殊的情况。
在UnorderedStreamElementQueue中巧妙地实现了这两种情况。
ProcessingTime无序
ProcessingTime无序也比较简单，因为没有watermark，不需要协调watermark与消息的顺序性，所以使用两个队列就能实现，一个uncompletedQueue、一个completedQueue。所有新进入该算子的元素，同样的包装成Promise并放入uncompletedQueue队列，当uncompletedQueue队列中任意的Promise返回了数据，则将该Promise移到completedQueue队列中，并通知Emitter消费。如下图所示：
EventTime无序
EventTime无序类似于有序与ProcessingTime无序的结合体。因为有watermark，需要协调watermark与消息之间的顺序性，所以uncompletedQueue中存放的元素从原先的Promise变成了Promise集合。
如果进入算子的是消息元素，则会包装成Promise放入队尾的集合中。
如果进入算子的是watermark，也会包装成Promise并放到一个独立的集合中，再将该集合加入到uncompletedQueue队尾，最后再创建一个空集合加到uncompletedQueue队尾。
这样，watermark就成了消息顺序的边界。
只有处在队首的集合中的Promise返回了数据，才能将该Promise移到completedQueue队列中，由Emitter消费发往下游。
只有队首集合空了，才能处理第二个集合。这样就保证了当且仅当某个watermark之前所有的消息都已经被发送了，该watermark才能被发送。
过程如下图所示：
public class UnorderedStreamElementQueue implements StreamElementQueue {
/** Queue of uncompleted stream element queue entries segmented by watermarks. */
private final ArrayDeque>> uncompletedQueue;
/** Queue of completed stream element queue entries. */
private final ArrayDeque> completedQueue;
/** First (chronologically oldest) uncompleted set of stream element queue entries. */
private Set> firstSet;
// Last (chronologically youngest) uncompleted set of stream element queue entries. New
// stream element queue entries are inserted into this set.
private Set> lastSet;
@Override
public boolean tryPut(StreamElementQueueEntry streamElementQueueEntry) throws InterruptedException {
lock.lockInterruptibly();
try {
if (numberEntries < capacity) {
addEntry(streamElementQueueEntry);
LOG.debug("Put element into unordered stream element queue. New filling degree " + "({}/{}).", numberEntries, capacity);
return true;
} else {
LOG.debug("Failed to put element into unordered stream element queue because it " + "was full ({}/{}).", numberEntries, capacity);
return false;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void addEntry(StreamElementQueueEntry streamElementQueueEntry) {
assert(lock.isHeldByCurrentThread());
if (streamElementQueueEntry.isWatermark()) {
// 如果是watermark，就要构造一个只包含这个watermark的set加入到uncompletedQueue队列中
lastSet = new HashSet<>(capacity);
if (firstSet.isEmpty()) {
firstSet.add(streamElementQueueEntry);
} else {
Set> watermarkSet = new HashSet<>(1);
watermarkSet.add(streamElementQueueEntry);
uncompletedQueue.offer(watermarkSet);
}
uncompletedQueue.offer(lastSet);
} else {
lastSet.add(streamElementQueueEntry); // 正常记录，加入lastSet中
}
streamElementQueueEntry.onComplete( // 设置异步请求完成后的回调
(StreamElementQueueEntry value) -> {
try {
onCompleteHandler(value);
} catch (InterruptedException e) {
// ......
}
}, executor);
numberEntries++;
}
// 异步请求完成的回调
public void onCompleteHandler(StreamElementQueueEntry streamElementQueueEntry) throws InterruptedException {
lock.lockInterruptibly();
try {
// 如果完成的异步请求在firstSet中，那么就将firstSet中已完成的异步请求转移到completedQueue中
if (firstSet.remove(streamElementQueueEntry)) {
completedQueue.offer(streamElementQueueEntry);
while (firstSet.isEmpty() && firstSet != lastSet) {
// 如果firset中所有的异步请求都完成了，那么就从uncompletedQueue获取下一个集合作为firstSet
firstSet = uncompletedQueue.poll();
Iterator> it = firstSet.iterator();
while (it.hasNext()) {
StreamElementQueueEntry bufferEntry = it.next();
if (bufferEntry.isDone()) {
completedQueue.offer(bufferEntry);
it.remove();
}
}
}
LOG.debug("Signal unordered stream element queue has completed entries.");
hasCompletedEntries.signalAll();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public AsyncResult poll() throws InterruptedException {
lock.lockInterruptibly();
try {
// 等待completedQueue中的元素
while (completedQueue.isEmpty()) {
hasCompletedEntries.await();
}
numberEntries--;
notFull.signalAll();
LOG.debug("Polled element from unordered stream element queue. New filling degree " + "({}/{}).", numberEntries, capacity);
return completedQueue.poll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
容错
在异步调用模式下，可能会同时有很多个请求正在处理中。因而在进行快照的时候，需要将异步调用尚未完成，以及结果尚未提交给下游的消息加入到状态中。在恢复的时候，从状态中取出这些消息，再重新处理一遍。为了保证exactly-once特性，对于异步调用已经完成，且结果已经由emitter提交给下游的消息就无需保存在快照中。
public class AsyncWaitOperator
extends AbstractUdfStreamOperator>
implements OneInputStreamOperator, OperatorActions {
/** Recovered input stream elements. */
private transient ListState recoveredStreamElements;
@Override
public void initializeState(StateInitializationContext context) throws Exception {
super.initializeState(context);
recoveredStreamElements = context
.getOperatorStateStore()
.getListState(new ListStateDescriptor<>(STATE_NAME, inStreamElementSerializer));
}
@Override
public void open() throws Exception {
super.open();
// create the emitter
// 创建emitter消费线程
// process stream elements from state, since the Emit thread will start as soon as all
// elements from previous state are in the StreamElementQueue, we have to make sure that the
// order to open all operators in the operator chain proceeds from the tail operator to the
// head operator.
// 状态恢复的时候，从状态中取出所有未完成的消息，重新处理一遍
if (recoveredStreamElements != null) {
for (StreamElement element : recoveredStreamElements.get()) {
if (element.isRecord()) {
processElement(element.asRecord());
}
else if (element.isWatermark()) {
processWatermark(element.asWatermark());
}
else if (element.isLatencyMarker()) {
processLatencyMarker(element.asLatencyMarker());
}
else {
throw new IllegalStateException("Unknown record type " + element.getClass() + " encountered while opening the operator.");
}
}
recoveredStreamElements = null;
}
}
@Override
public void snapshotState(StateSnapshotContext context) throws Exception {
super.snapshotState(context);
// 先清除状态
ListState partitionableState =
getOperatorStateBackend().getListState(new ListStateDescriptor<>(STATE_NAME, inStreamElementSerializer));
partitionableState.clear();
// 将所有未完成处理请求对应的消息加入状态中
Collection> values = queue.values();
try {
for (StreamElementQueueEntry value : values) {
partitionableState.add(value.getStreamElement());
}
// add the pending stream element queue entry if the stream element queue is currently full
if (pendingStreamElementQueueEntry != null) {
partitionableState.add(pendingStreamElementQueueEntry.getStreamElement());
}
} catch (Exception e) {
partitionableState.clear();
throw new Exception("Could not add stream element queue entries to operator state " + "backend of operator " + getOperatorName() + '.', e);
}
}
} 
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