两阶段提交(2PC)及其在Flink Exactly-once中的应用

王知无-import_bigdata

发布于 2019-10-06 21:14:18

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发布于 2019-10-06 21:14:18

文章被收录于专栏：大数据成神之路

场景描述：两阶段提交（two-phase commit, 2PC）是最基础的分布式一致性协议，应用广泛。本文来介绍它的相关细节以及它在Flink中的典型应用场景。。

关键词：2PC Flink

2PC简介

先介绍两个前置概念。在分布式系统中，为了让每个节点都能够感知到其他节点的事务执行状况，需要引入一个中心节点来统一处理所有节点的执行逻辑，这个中心节点叫做协调者（coordinator），被中心节点调度的其他业务节点叫做参与者（participant）。

接下来正式介绍2PC。顾名思义，2PC将分布式事务分成了两个阶段，两个阶段分别为提交请求（投票）和提交（执行）。协调者根据参与者的响应来决定是否需要真正地执行事务，具体流程如下。

提交请求（投票）阶段

协调者向所有参与者发送prepare请求与事务内容，询问是否可以准备事务提交，并等待参与者的响应。
参与者执行事务中包含的操作，并记录undo日志（用于回滚）和redo日志（用于重放），但不真正提交。
参与者向协调者返回事务操作的执行结果，执行成功返回yes，否则返回no。

提交（执行）阶段

分为成功与失败两种情况。

若所有参与者都返回yes，说明事务可以提交：

协调者向所有参与者发送commit请求。
参与者收到commit请求后，将事务真正地提交上去，并释放占用的事务资源，并向协调者返回ack。
协调者收到所有参与者的ack消息，事务成功完成。

若有参与者返回no或者超时未返回，说明事务中断，需要回滚：

协调者向所有参与者发送rollback请求。
参与者收到rollback请求后，根据undo日志回滚到事务执行前的状态，释放占用的事务资源，并向协调者返回ack。
协调者收到所有参与者的ack消息，事务回滚完成。

下图分别示出这两种情况。

提交成功

提交失败

2PC的优缺点

2PC的优点在于原理非常简单，容易理解及实现。缺点主要有3个，列举如下：

协调者存在单点问题。如果协调者挂了，整个2PC逻辑就彻底不能运行。
执行过程是完全同步的。各参与者在等待其他参与者响应的过程中都处于阻塞状态，大并发下有性能问题。
仍然存在不一致风险。如果由于网络异常等意外导致只有部分参与者收到了commit请求，就会造成部分参与者提交了事务而其他参与者未提交的情况。

Flink基于2PC的事务性写入

2PC的最常见应用场景其实是关系型数据库，比如MySQL InnoDB存储引擎的XA事务系统。

Flink作为流式处理引擎，自然也提供了对exactly once语义的保证。端到端的exactly once语义，是输入、处理逻辑、输出三部分协同作用的结果。Flink内部依托检查点机制和轻量级分布式快照算法ABS保证exactly once。而要实现精确一次的输出逻辑，则需要施加以下两种限制之一：幂等性写入（idempotent write）、事务性写入（transactional write）。

在Spark Streaming中，要实现事务性写入完全靠用户自己，框架本身并没有提供任何实现。但是在Flink中提供了基于2PC的SinkFunction，名为TwoPhaseCommitSinkFunction，帮助我们做了一些基础的工作。

TwoPhaseCommitSinkFunction的继承关系

Flink官方推荐所有需要保证exactly once的Sink逻辑都继承该抽象类。它定义了如下4个抽象方法，需要子类实现。

protected abstract TXN beginTransaction() throws Exception;

protected abstract void preCommit(TXN transaction) throws Exception;

protected abstract void commit(TXN transaction);

protected abstract void abort(TXN transaction);

beginTransaction()：开始一个事务，返回事务信息的句柄。
preCommit()：预提交（即提交请求）阶段的逻辑。
commit()：正式提交阶段的逻辑。
abort()：取消事务。

下面以Flink与Kafka的集成来说明2PC的具体流程。注意这里的Kafka版本必须是0.11及以上，因为只有0.11+的版本才支持幂等producer以及事务性，从而2PC才有存在的意义。Kafka内部事务性的机制如下框图所示。这就是另外一个大的话题了，本文不表。

开始事务

粗略看看FlinkKafkaProducer011类实现的beginTransaction()方法。

@Override
protected KafkaTransactionState beginTransaction() throws FlinkKafka011Exception {
        switch (semantic) {
            case EXACTLY_ONCE:
                FlinkKafkaProducer<byte[], byte[]> producer = createTransactionalProducer();
                producer.beginTransaction();
                return new KafkaTransactionState(producer.getTransactionalId(), producer);
            case AT_LEAST_ONCE:
            case NONE:
                // Do not create new producer on each beginTransaction() if it is not necessary
                final KafkaTransactionState currentTransaction = currentTransaction();
                if (currentTransaction != null && currentTransaction.producer != null) {
                    return new KafkaTransactionState(currentTransaction.producer);
                }
                return new KafkaTransactionState(initNonTransactionalProducer(true));
            default:
                throw new UnsupportedOperationException("Not implemented semantic");
        }
}

可见，当要求exactly once语义时，会调用createTransactionalProducer()生成包含事务ID的producer。

预提交阶段

FlinkKafkaProducer011.preCommit()方法的实现很简单。其中的flush()方法实际上是代理了KafkaProducer.flush()方法。

@Override
    protected void preCommit(KafkaTransactionState transaction) throws FlinkKafka011Exception {
        switch (semantic) {
            case EXACTLY_ONCE:
            case AT_LEAST_ONCE:
                flush(transaction);
                break;
            case NONE:
                break;
            default:
                throw new UnsupportedOperationException("Not implemented semantic");
        }
        checkErroneous();
    }

那么preCommit()方法是在哪里使用的呢？答案是TwoPhaseCommitSinkFunction.snapshotState()方法。从前面的类图可以得知，TwoPhaseCommitSinkFunction也继承了CheckpointedFunction接口，所以2PC是与检查点机制一同发挥作用的。

@Override
    public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
        // this is like the pre-commit of a 2-phase-commit transaction
        // we are ready to commit and remember the transaction

        checkState(currentTransactionHolder != null, "bug: no transaction object when performing state snapshot");

        long checkpointId = context.getCheckpointId();
        LOG.debug("{} - checkpoint {} triggered, flushing transaction '{}'", name(), context.getCheckpointId(), currentTransactionHolder);

        preCommit(currentTransactionHolder.handle);
        pendingCommitTransactions.put(checkpointId, currentTransactionHolder);
        LOG.debug("{} - stored pending transactions {}", name(), pendingCommitTransactions);

        currentTransactionHolder = beginTransactionInternal();
        LOG.debug("{} - started new transaction '{}'", name(), currentTransactionHolder);

        state.clear();
        state.add(new State<>(
            this.currentTransactionHolder,
            new ArrayList<>(pendingCommitTransactions.values()),
            userContext));
    }

结合Flink检查点的原理，可以用下图来形象地表示预提交阶段的流程。

每当需要做checkpoint时，JobManager就在数据流中打入一个屏障（barrier），作为检查点的界限。屏障随着算子链向下游传递，每到达一个算子都会触发将状态快照写入状态后端的动作。当屏障到达Kafka sink后，通过KafkaProducer.flush()方法刷写消息数据，但还未真正提交。接下来还是需要通过检查点来触发提交阶段。

提交阶段

FlinkKafkaProducer011.commit()方法实际上是代理了KafkaProducer.commitTransaction()方法，正式向Kafka提交事务。

@Override
    protected void commit(KafkaTransactionState transaction) {
        if (transaction.isTransactional()) {
            try {
                transaction.producer.commitTransaction();
            } finally {
                recycleTransactionalProducer(transaction.producer);
            }
        }
    }

该方法的调用点位于TwoPhaseCommitSinkFunction.notifyCheckpointComplete()方法中。顾名思义，当所有检查点都成功完成之后，会回调这个方法。

@Override
    public final void notifyCheckpointComplete(long checkpointId) throws Exception {
        Iterator<Map.Entry<Long, TransactionHolder<TXN>>> pendingTransactionIterator = pendingCommitTransactions.entrySet().iterator();
        checkState(pendingTransactionIterator.hasNext(), "checkpoint completed, but no transaction pending");
        Throwable firstError = null;

        while (pendingTransactionIterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Long, TransactionHolder<TXN>> entry = pendingTransactionIterator.next();
            Long pendingTransactionCheckpointId = entry.getKey();
            TransactionHolder<TXN> pendingTransaction = entry.getValue();
            if (pendingTransactionCheckpointId > checkpointId) {
                continue;
            }

            LOG.info("{} - checkpoint {} complete, committing transaction {} from checkpoint {}",
                name(), checkpointId, pendingTransaction, pendingTransactionCheckpointId);

            logWarningIfTimeoutAlmostReached(pendingTransaction);
            try {
                commit(pendingTransaction.handle);
            } catch (Throwable t) {
                if (firstError == null) {
                    firstError = t;
                }
            }

            LOG.debug("{} - committed checkpoint transaction {}", name(), pendingTransaction);

            pendingTransactionIterator.remove();
        }

        if (firstError != null) {
            throw new FlinkRuntimeException("Committing one of transactions failed, logging first encountered failure",
                firstError);
        }
    }

该方法每次从正在等待提交的事务句柄中取出一个，校验它的检查点ID，并调用commit()方法提交之。这阶段的流程可以用下图来表示。

可见，只有在所有检查点都成功完成这个前提下，写入才会成功。这符合前文所述2PC的流程，其中JobManager为协调者，各个算子为参与者（不过只有sink一个参与者会执行提交）。一旦有检查点失败，notifyCheckpointComplete()方法就不会执行。如果重试也不成功的话，最终会调用abort()方法回滚事务。

@Override
protected void abort(KafkaTransactionState transaction) {
        if (transaction.isTransactional()) {
            transaction.producer.abortTransaction();
            recycleTransactionalProducer(transaction.producer);
        }
}

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原始发表：2019-09-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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