实时计算
上篇文章大致介绍了离线计算MapReduce和Spark，但是无法满足对实时性要求较高的业务，下面我们来了解一下实时计算。
离线和批量、实时和流式
在聊实时计算之前，先说一下我对离线和批量、实时和流式的一些看法。
我们首先来简单看一下计算任务的大致流程：
首先先说下批量计算和流式计算：
图中显示了一个计算的基本流程，receiver处负责从数据源接收数据，并发送给下游的task，数据由task处理后由sink端输出。
以图为例，批量和流式处理数据粒度不一样，批量每次处理一定大小的数据块（输入一般采用文件系统），一个task处理完一个数据块之后，才将处理好的中间数据发送给下游。流式计算则是以record为单位，task在处理完一条记录之后，立马发送给下游。
假如我们是对一些固定大小的数据做统计，那么采用批量和流式效果基本相同，但是流式有一个好处就是可以实时得到计算中的结果，这对某些应用很有帮助，比如每1分钟统计一下请求server的request次数。
那问题来了，既然流式系统也可以做批量系统的事情，而且还提供了更多的功能，那为什么还需要批量系统呢？因为早期的流式系统并不成熟，存在如下问题：
1.流式系统的吞吐不如批量系统
2.流式系统无法提供精准的计算
后面的介绍Storm、Spark streaming、Flink主要根据这两点来进行介绍。
批量和流式的区别：
1.数据处理单位：
批量计算按数据块来处理数据，每一个task接收一定大小的数据块，比如MR，map任务在处理完一个完整的数据块后（比如128M），然后将中间数据发送给reduce任务。
流式计算的上游算子处理完一条数据后，会立马发送给下游算子，所以一条数据从进入流式系统到输出结果的时间间隔较短（当然有的流式系统为了保证吞吐，也会对数据做buffer）。
这样的结果就是：批量计算往往得等任务全部跑完之后才能得到结果，而流式计算则可以实时获取最新的计算结果。
2.数据源：
批量计算通常处理的是有限数据（bound data），数据源一般采用文件系统，而流式计算通常处理无限数据（unbound data），一般采用消息队列作为数据源。
3.任务类型：
批量计算中的每个任务都是短任务，任务在处理完其负责的数据后关闭，而流式计算往往是长任务，每个work一直运行，持续接受数据源传过来的数据。
离线=批量？实时=流式？
习惯上我们认为离线和批量等价；实时和流式等价，但其实这种观点并不完全正确。
假设一种情况：当我们拥有一个非常强大的硬件系统，可以毫秒级的处理Gb级别的数据，那么批量计算也可以毫秒级得到统计结果（当然这种情况非常极端，目前不可能），那我们还能说它是离线计算吗？
所以说离线和实时应该指的是：数据处理的延迟；批量和流式指的是：数据处理的方式。两者并没有必然的关系。事实上Spark streaming就是采用小批量（batch）的方式来实现实时计算。
可以参考下面链接：https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101。作者是Google实时计算的负责人，里面阐述了他对批量和实时的理解，并且作者认为批量计算只是流式计算的子集，一个设计良好的流式系统完全可以替代批量系统。本人也从中受到了很多启发。
介绍完这些概念后，下面我们就来简单看看目前流行的实时计算框架的实现和区别。
Storm
Storm做为最早的一个实时计算框架，早期应用于各大互联网公司，这里我们依然使用work count举例：
spout：负责从数据源接收数据
bolt：负责数据处理，最下游的bolt负责数据输出
spout不断从数据源接收数据，然后按一定规则发送给下游的bolt进行计算，最下游的bolt将最终结果输出到外部系统中（这里假设输出到DB），这样我们在DB中就可以看到最新的数据统计结果。Storm每一层的算子都可以配置多个，这样保证的水平扩展性。因为往往处理的是unbound data，所以storm中的算子都是长任务。
容灾
容灾是所有系统都需要考虑的一个问题，考虑一下：假如运行过程中，一个算子（bolt）因某种原因挂了，Storm如何恢复这个任务呢？
批处理解决方案就比较简单，拿MR举例，假如一个运行中map或reduce失败，那么任务重新提交一遍就ok（只不过重头计算又要花费大量时间），下面我们看看Storm是如何解决的：
storm的spout有一个buffer，会缓存接收到的record，并且Storm还有一个acker（可以认为是一个特殊的bolt任务），每条record和该record所产生的所有tuple在处理完成后都会向对应的acker发送ack消息，当acker接收到该record所有的ack消息之后，便认为该record处理成功，并通知spout从buffer中将该record移除，若receiver没有在规定的时间内接收到ack，acker则通知spout重放数据。
acker个数可以由用户指定，因为数据量比较大时，一个acker可能处理不过来所有的ack信息，成为系统瓶颈（如果可以容忍数据丢失，当然也可以关闭ack机制，可以显著提高系统性能）。并且acker采用了巧妙的机制，优化了ack机制的资源占用（有兴趣的同学可以参考官网，网上也有很多博客介绍ack具体实现）。
Storm采用ack机制实现了数据的重放，尽管做了很多优化，但是毕竟每条record和它产生的tuple都需要ack，对吞吐还是有较大的影响，关闭ack的话，对于某些不允许丢数据的业务来说又是不可接受的。
Storm的这种特点会导致大家认为：流式计算的吞吐不如批量计算。（这点其实是不对的，只能说Storm的设计导致了它的吞吐不如批量计算，一个设计优秀的流式系统是有可能拥有和批处理系统一样的吞吐）
数据不重不丢
之前我们提到早期的流式系统无法提供精准的计算服务，下面我们详细了解一下：
sink处的重复输出：假如运行过程中，boltA数据入库后，boltB因为某种原因crash了，这时候会导致该record重放，boltA中已经处理过的数据会再次入库，导致部分数据重复输出。
不仅sink处存在重复输出的问题，receiver处也同样存在这种问题。（在讲解Spark streaming处会详细介绍什么情况下receiver会重复接收数据）
Storm没有提供exactly once的功能，并且开启ack功能后又会严重影响吞吐，所以会给大家一种印象：流式系统只适合吞吐相对较小的、低延迟不精确的计算；而精确的计算则需要由批处理系统来完成，所以出现了Lambda架构，该架构由Storm的创始人提出，简单的理解就是同时运行两个系统：一个流式，一个批量，用批量计算的精确性来弥补流式计算的不足，但是这个架构存在一个问题就是需要同时维护两套系统，代价比较大。
那么有没有一种架构，可以满足高吞吐、低延迟的要求，同时也提供exactly once功能？有的，下面我们来看看Spark streaming。
Spark streaming
吞吐
Spark streaming采用小批量的方式，提高了吞吐性能：
这里我们简单展示Spark streaming的运行机制，主要是与Storm做下对比。Spark streaming批量读取数据源中的数据，然后把每个batch转化成内部的RDD。Spark streaming以batch为单位进行计算（默认1s产生一个batch），而不是以record为单位，大大减少了ack所需的开销，显著提高了吞吐。
但也因为处理数据的粒度变大，导致Spark streaming的数据延时不如Storm，Spark streaming是秒级返回结果（与设置的batch间隔有关），Storm则是毫秒级。
不重不丢（exactly once）
Spark streaming通过batch的方式提高了吞吐，但是同样存在上面所说的数据丢失和重复的问题。
在解答这个问题之前，我们先来了解一下一些概念：
1.at most once：最多消费一次，会存在数据丢失
2.at least once：最少消费一次，保证数据不丢，但是有可能重复消费
3.exactly once：精确一次，无论何种情况下，数据都只会消费一次，这是我们最希望看到的结果
大部分流式系统都提供了at most once和at least once功能，但不是所有系统都能提供exactly once。
我们先看看Spark streaming的at least once是如何实现的，Spark streaming的每个batch可以看做是一个Spark任务，receiver会先将数据写入WAL，保证receiver宕机时，从数据源获取的数据能够从日志中恢复（注意这里，早期的Spark streaming的receiver存在重复接收数据的情况），并且依赖RDD实现内部的exactly once（可以简单的理解采用批量计算的方式来实现）。RDD：Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集，Spark保存着RDD之间的依赖关系，保证RDD计算失败时，可以通过上游RDD进行重新计算（RDD如何实现容错这里就不解释了，可以自行查资料）。
上面简单解释了Spark streaming依赖源数据写WAL和自身RDD机制提供了容灾功能，保证at least once，但是依然无法保证exactly once，在回答这个问题前，我们再来看一下，什么情况Spark streaming的数据会重复计算。
这里我们主要关注图中的3个红框：
Spark streaming的RDD机制只能保证内部计算exactly once（图中的1），但这是不够的，回想一下刚才Storm的例子，假如某个batch中，sink处一部分数据已经入库，这时候某个sink节点宕机，导致该节点处理的数据重复输出（图中的3，Storm处已经解释过了）。还有另一种情况就是receiver处重复接收数据（图中的2），我们看一下receiver重复接收数据的情况：
假如receiverA目前从kafka读到pos=100的记录，并且已经持久化到HDFS，但是由于网络延迟没有及时更新pos，此时receiverA宕机了，receiverB接管A的数据，并且后续的任务还会从pos=100处重新读取，导致重复消费。造成这种情况的主要原因就是：receiver处数据消费和Kafka中position的更新没有做到原子性。
根据上面的讨论，可以得出：一个流式系统如果要做到exactly once，必须满足3点：
1.receiver处保证exactly once
2.流式系统自身保证exactly once
3.sink处保证exactly once
这里数据源采用Kafka举例是因为Kafka作为目前主流的分布式消息队列，比较有代表性。Kafka consumer的position可以保存在ZK或者Kafka中，也可以由consumer自己来保存。前者的话就可能存在数据消费和position更新不一致的问题（因为无法保证原子性，也是之前Spark streaming采用的方式），而采用后者的话，consumer可以采用事务更新的方式（写本地或者采用事务的方式写数据库），保证数据消费和position更新的原子性，从而实现exactly once（参考）。
Spark streaming 实现 exactly once
Spark streaming1.3版本新添加了Kafka Direct API来实现数据接收的exactly once，本质上就是上面提到的后者，Spark streaming自己维护position，streaming的worker直接从Kafka读取数据，position由Spark streaming管理，不再依赖ZK保存，同时保证数据消费和更新position的原子性，从而实现exactly once。
并且新的方式已经不再需要receiver持久化数据，因为Kafka本身就支持数据持久化，可以避免receiver处持久化数据的开销，实现exactly once的同时也提高了性能。
而sink处的exactly once的实现则视外部系统而定，比如文件系统本身就支持幂等（同一个操作执行多次，不会改变之前的结果），同时Spark streaming也提供了api，用户可以自己实现sink处的事务更新，receiver、sink和Spark streaming三者结合起来才能实现了真正的exactly once。
Storm trident本质上也是采用了小批量的方式，并且也实现了exactly once语义，这里就不做过多讨论。
直到这里，我们了解到Spark streaming拥有较好的吞吐和exactly once语义，解决了Storm一些不足，是不是只有采用类似Spark streaming这种小批量（micro-batch）的方式才能实现这些功能？答案是：NO。下面我们来看看Flink。
Flink
Flink在数据处理的方式上和Storm类似，并没有采用小批量，是一个真正的流式系统。它不仅拥有了不弱于Spark streaming的吞吐，并且提供了exactly once语义。既然Flink也是逐条处理记录，那么它是怎么做到的呢？跟上我的脚步...（下面内容大部分参考官网，捡重点的翻译，想起来一个段子：如何快速成为业界大牛？答：翻译英文文档。。hahaha，开个玩笑^ ^）
简单来说，Flink采用轻量级分布式快照实现容错，大致流程是：Flink不断的对整个系统做snapshot，snapshot数据可以放在master上或外部系统（如HDFS），假如发生故障时，Flink停止整个数据流，并选出最近完成的snapshot，将整个数据流恢复到该snapshot那个时间点，snapshot本身比较轻量，而且用户可以自行配置snapshot的间隔，snapshot的性能开销对系统的影响很小（官方测试snapshot开启前后的性能差距不大）。
barrier是分布式snapshot实现中一个非常核心的元素，barrier和records一起在流式系统中传输，barrier是当前snapshot和下一个snapshot的分界点，它携带了当前snapshot的id，假设目前在做snapshot N，算子在发送barrier N之前，都会对当前的状态做checkpoint（checkpoint数据可以保存在外部系统中，如HDFS），checkpoint只包含了barrier N之前的数据状态，不会涉及barrier N之后的数据。
因为算子很多情况下需要接收多个算子的数据（shuffle操作），所以只有当所有上游的发送的barrier N都到达之后，算子才会将barrier N发送给下游（所有的下游）。当所有的sink算子都接收到barrier N之后，才会认为该snapshot N成功完成。
为了保证一致性，需要遵守以下几个原则：
1.一旦算子接收到某一个上游算子的barrier之后，它不能再处理该上游后面的数据，只有当它所有上游算子的barrier都到达，并将barrier发送给下游之后，才能继续处理数据，否则的话会造成snapshot N和N+1的数据重叠。
2.某个上游算子的barrier到达之后，该上游算子后续的数据将会被缓存在input buffer中。
3.一旦所有上游的算子的barrier都到达之后，该算子将数据和barrier发送给下游。
4.发送成功之后，该算子继续处理input buffer中的数据，并继续接收处理上游算子发送过来的数据。（有点啰嗦啊）
下面我们来看一个完整的snapshot流程图：
图中的Master保存了snapshot的状态，假设数据还是从Kafka中获取，首先receiver算子会先将当前的position发送给master，记录在snapshot中，并同时向下游发送barrier，下游的算子接收到barrier后，发起checkpoint操作，将当前的状态记录在外部系统中，并更新Master中snapshot状态，最后当所有的sink算子都接收到barrier之后，更新snapshot中的状态，此时认为该snapshot完成。
通过这种轻量级的分布式snapshot方式，Flink实现了exactly once，同时Flink也支持at least once，也就是算子不阻塞barrier已经到达的上游算子的数据（多个上游算子的情况），这样可以降低延迟，但是不保证exactly once。
从图中我们可以看出Kafka position也是由Flink自己维护的，所以能够保证receiver处的exactly once，sink处也同样存在Spark streaming一样的问题，exactly once依赖外部系统或需要用户自己实现。Flink官网给出了目前支持的Data Sources和Sinks以及容错的粒度。
其中sink处采用Kafka的话不支持exactly once，个人猜想是不是因为早期的Kafka producer没有支持exactly once语义，而导致Flink无法支持。Kafka0.11版本中添加了producer exactly once的支持，是否后续能够添加进来？
讲到这里，我们可以了解到：
1.流式系统并不一定就是吞吐差的代名词
2.流式系统也可以做到exactly once
就如Google流式系统负责人Tyler Akidau所说：一个设计良好的流式系统是能够在吞吐完全媲美批量系统，并且提供精准的实时服务。（那是不是以后可以完全用流式系统取代批量系统？）
window和event time
Flink相比Spark streaming不仅提供了更低的延迟，而且Flink还对window和event time提供了更好的支持。window和event time又是什么呢？
window
现实生活中，大部分数据源其实是unbound data，没有边界，我们没有办法得到一个最终的统计结果，很多情况下我们会对固定时间间隔的数据进行统计，比如每5s统计一下服务器的qps，window机制能够帮我们很好的完成这项需求。
如图（标号代表事件发生的时间），流式系统会每隔5s创建一个window，将该时间段的数据放入buffer，累加后输出结果。图中0-5s产生的数据放在第一个window中（3s处有两条数据），累加后输出count=6。
window类型也有很多种，上图是一个Tumbling Windows的例子，另外还有Sliding Windows和session window，具体区别读者可以自行查资料。
上图是一个比较理想的示例图，理想很丰满，现实很骨感，事情往往不尽如人意（情不自禁的都想唱起来了：人生已经如此的艰难，有些事情就不要ao......流式系统的破事怎么这么多！！），直接按接收时间来划分window可能会存在误差：
假设由于网络延迟，应该属于第一个窗口的数据3延迟到达，被分到了第二个窗口，这时候计算结果并不准确。怎么办呢？
event time和process time：
假设一个流式系统目前正在接收并处理用户手机的日志，但是由于网络延迟，或者用户手机离线，导致日志没有及时发送到流式系统，流式系统观察到数据的时间和数据真正产生的时间可能存在偏差，我们把数据真正产生的时间叫做：event time，把流式系统处理该数据的时间叫做：process time。
event time和process time往往会存在延迟，这种不一致会导致数据乱序，如图所示：蓝色事件晚于黄色事件发生，但是事件的处理却先于黄色事件。
早期的流式系统并没有区分process time和event time，往往将process time等同于event time。针对这一问题，一个很直观的解决方案就是：让数据自身携带timestamp，该timestamp记录该数据产生的时间，即为event time，流式系统按数据的event time来将数据分配到对应的窗口，而不是按处理数据的时间。
window需要知道该窗口的数据都已经全部到达，然后触发计算逻辑，如何window判断时间T之前的数据是否都已经到达呢？
watermark
那就是引入watermark机制，watermark同样也携带一个时间戳，当算子接收到watermark T后，就代表时间T之前的数据已经接收完毕，不会再有小于时间T的数据。
如图：W(17）到达后，表示后续数据的时间戳不会小于17。那可能有人会问了：那就是有一部分小于17的数据他喵的就是比w(17)还晚到了怎么办？
watermark还会配合一个allow lateness参数，window接收到watermark后，再等待一段时间才会关闭窗口，如果这段时间有些数据依然没有发送过来，那就只能忽略它们了（window的内心os：我也尝试过等待，但我还有更重要的事情要做），而且考虑到流式系统的实时性，假如可接受的时间内，数据没有传输过来，那就算等到它过来再计算，从实时性这个角度来说，这时计算的结果也有可能也已经没有意义了。
Flink对window和watermark都提供了较好的支持，Spark streaming从2.0中也开始引入watermark功能，但是支持的功能有限，并且真正的流式可以更优雅、简单的实现window和watermark，从这个角度来看，Flink是优于Spark streaming的。
总结：
了解了Storm、Spark streaming、Flink各自的特点后，我们知道Storm提供了低延迟的计算，但是吞吐较低，并且无法保证exactly once（Storm trident采用batch的方式改善了这两点），Spark streaming通过小批量的方式保证了吞吐的情况下，同时提供了exactly once语义，但是实时性不如Storm，而且由于采用micro-batch的方式，对window和event time的支持比较有限（Spark streaming2.0中引入了window和event time，还在起步阶段）。Flink采用分布式快照的方式实现了一个高吞吐、低延迟、支持exactly once的流式系统，流式处理的方式也能更优雅的支持window和event time。
当然也不是说Flink一定就比Storm、Spark streaming好，没有最好的框架，只有最合适的框架，根据自身的业务、公司的技术储备选择最合适的框架才是正确的选择。
end
