本文整理自戴爾科技集團軟件工程師周煜敏在 Flink Forward Asia 2020 分享的議題《Pravega Flink Connector 的過去、現在和未來》，文章內容為：
- Pravega 以及 Pravega connector 簡介
- Pravega connector 的過去
- 回顧 Flink 1.11 高階特性心得分享
- 未來展望
GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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一、Pravega 以及 Pravega connector 簡介
Pravega 項目的名字來源於梵語，意思是 good speed。項目起源於 2016 年，基於 Apache V2 協議在 Github 上開源，並且於 2020 年 11 月加入了 CNCF 的大家庭，成為了 CNCF 的 sandbox 項目。
Pravega 項目是為大規模數據流場景而設計的，彌補傳統消息隊列存儲短板的一個新的企業級存儲系統。它在保持對於流的無邊界、高性能的讀寫上，也增加了企業級的一些特性：例如彈性伸縮以及分層存儲，可以幫助企業用戶降低使用和維護的成本。同時我們也在存儲領域有著多年的技術沉澱，可以依託公司商用存儲產品為客戶提供持久化的存儲。
以上的架構圖描述的是 Pravega 典型的讀寫場景，藉此進行 Pravega 術語介紹以幫助大家進一步瞭解系統架構。
- 中間部分是一個 Pravega 的集群 ，它整體是以 stream 抽象的系統。stream 可以認為是類比 Kafka 的 topic。同樣，Pravega 的 Segment 可以類比 Kafka 的 Partition，作為數據分區的概念，同時提供動態伸縮的功能。
Segment 存儲二進制數據數據流，並且根據數據流量的大小，發生 merge 或者 split 的操作，以釋放或者集中資源。此時 Segment 會進行 seal 操作禁止新數據寫入，然後由新建的 Segment 進行新數據的接收。
- 圖片左側是數據寫入的場景，支持 append only 的寫入。用戶可以對於每一個 event 指定 Routing key 來決定 Segment 的歸屬。這一點可以類比 Kafka Partitioner。單一的 Routing key 上的數據具有保序性，確保讀出的順序與寫入相同。
- 圖片右側是數據讀取的場景，多個 reader 會有一個 Reader Group 進行管控。Reader Group控制著 reader 之間的負載均衡的，來保證所有的 Segment 能在 reader 之間均勻分佈。同時也提供Checkpoint 機制形成一致的stream切分來保證數據的故障恢復。對於 "讀"，我們支持批和流兩種語義。對於流的場景，我們支持尾讀；對於批的場景，我們會更多的考慮高併發來達到高吞吐。
二、Pravega Flink connector 的過去
Pravega Flink connector 是 Pravega 最初支持的 connector，這也是因為 Pravega 與 Flink 的設計理念非常一致，都是以流為基礎的批流一體的系統，能夠組成存儲加計算的完整解決方案。
1. Pravega 發展歷程
- connector 從 2017 年開始成為獨立的 Github 項目。2017 年，我們基於 Flink 1.3 版本進行開發，當時有包括 Stephan Ewen 在內的 Flink PMC 成員加入，合作構建了最基礎的 Source / Sink function，支持最基礎的讀寫，同時也包括 Pravega Checkpoint 的集成，這點會在後面進行介紹。
- 2018 年最重要的一個亮點功能就是端到端的精確一次性語義支持。當時團隊和 Flink 社區有非常多的討論，Pravega 首先支持了事務性寫客戶端的特性，社區在此基礎上合作，以 Sink function 為基礎，通過一套兩階段提交的語義實現了基於 checkpoint 的分佈式事務功能。後來，Flink 也進一步抽象出了兩階段提交的 API，也就是為大家熟知的 TwoPhaseCommitSinkFunction 接口，並且也被 Kafka connector 採用。社區有博客來專門介紹這一接口，以及端到端的一次性語義。
- 2019 年更多的是 connector 對其它 API 的一些補完，包括對批的讀取以及 Table API 都有了支持。
- 2020 年的主要關注點是對 Flink 1.11 的集成，其中的重點是 FLIP-27 以及 FLIP-95 的新特性集成。
2. Checkpoint 集成實現
以 Kafka 為例，可以首先來看一下 Kafka 是如何做到 Flink Checkpoint 的集成的。
上圖所示是一個典型的 Kafka "讀" 的架構。基於 Chandy-Lamport 算法的 Flink checkpoint實現，當Job master Trigger 一個 Checkpoint 時，會往 Task Executor 發送 RPC 請求。其接收到之後會把自身狀態存儲中的 Kafka commit offset 合併回 Job Manager 形成一個 Checkpoint Metadata。
仔細思考後，其實可以發現其中的一些小問題：
- 擴縮容以及動態的平衡支持。當 Partition 進行調整的時候，或者說對 Pravega 而言，在 Partition 動態擴容和縮容的時候，如何進行 Merge 一致性的保證。
- 還有一點就是 Task 需要維護一個 offset 的信息，整個設計會與 Kafka 的內部抽象 offset 耦合。
基於這些不足之處，Pravega 有自己內部設計的 Checkpoint 機制，我們來看一下它是怎麼和 Flink 的 Checkpoint 進行集成的。
同樣讀取 Pravega Stream。開始 Checkpoint 這裡就有不同，Job master 不再向 Task Executor 發送 RPC 請求，轉而以 ExternallyInducedSource 的接口，向 Pravega 發送一個 Checkpoint 的請求。
同時，Pravega 內部會利用 StateSynchronizer 組件來同步和協調所有的 reader，並且會在所有的 reader 之間，發送 Checkpoint 的 event。當 Task Executor 讀到 Checkpoint Event 之後，整個 Pravega 會標誌著這個 Checkpoint 完成，然後返回的 Pravega Checkpoint 會存到 Job master state 當中，從而完成 Checkpoint。
這樣的實現其實對於 Flink 來說是更乾淨的，因為它沒有耦合外部系統的實現細節，整個 Checkpoint 的工作是交給 Pravega 來實現並完成的。
三、回顧 Flink 1.11 高階特性心得分享
Flink 1.11 是 2020 年的一個重要發佈版本，對 connector 而言其實也有非常多的挑戰，主要集中在兩個 FLIP 的實現：FLIP-27 以及 FLIP-95。對於這兩個全新功能，團隊也花了很多時間去集成，在過程中也遇到了一些問題和挑戰。下面我們來向大家分享一下我們是如何踩坑和填坑的。本文會以 FLIP-95 為例展開。
1. FLIP-95 集成
FLIP-95 是新的 Table API，其動機和 FLIP-27類似，也是為了實現批流一體的接口，同時也能更好地支持 CDC 的集成。針對冗長的配置鍵，也提出了相應的 FLIP-122 來簡化配置鍵的設定。
1.1 Pravega 舊的 Table API
從上圖可以看到 Pravega 在 Flink 1.10 之前的一個 Table API，並且從圖中建表的 DDL 可以看到：
- 以 update mode 和 append 去進行區分批和流，而且批流的數據這樣的區分並不直觀。
- 配置件也非常的冗長和複雜，讀取的 Stream 需要通過 connector.reader.stream-info.0 這樣非常長的配置鍵來配置。
- 在代碼層面，和 DataStream API 也有非常多的耦合難以維護。
針對這些問題，我們也就有了非常大的動力去實現這樣一套新的 API，讓用戶更好的去使用表的抽象。整個框架如圖所示，藉由整個新框架的幫助，所有的配置項通過 ConfigOption 接口定義，並且都集中在 PravegaOptions 類管理。
1.2 Pravega 全新 Table API
下圖是最新 Table API 建表的實現，和之前的相比有非常大的簡化，同時在功能上也有了不少優化，例如企業級安全選項的配置，多 stream 以及起始 streamcut 的指定功能。
2. Flink-18641 解決過程心得分享
接下來，我想在此分享 Flink 1.11 集成的一個小的心得，是關於一個 issue 解決過程的分享。Flink-18641 是我們在集成 1.11.0 版本時碰到的問題。升級的過程中，在單元測試中會報 CheckpointException。接下來是我們完整的 debug 過程。
- 首先會自己去逐步斷點調試，通過查看 error 的報錯日誌，分析相關的 Pravega 以及 Flink 的源碼，確定它是 Flink CheckpointCoordinator 相關的一些問題；
- 然後我們也查看了社區的一些提交記錄，發現 Flink 1.10 之後， CheckpointCoordinator 線程模型，由原來鎖控制的模型變成了 Mailbox 模型。這個模型導致了我們原來同步串型化執行的一些邏輯，錯誤的被並行化運行了，於是導致該錯誤；
- 進一步看了這一個改動的 pull request，也通過郵件和相關的一些 Committer 取得了聯繫。最後在 dev 郵件列表上確認問題，並且開了這個 JIRA ticket。
我們也總結了以下一些注意事項給到在做開源社區的同胞們：
- 在郵件列表和 JIRA 中搜索是否有其他人已經提出了類似問題；
- 完整的描述問題，提供詳細的版本信息，報錯日誌和重現步驟；
- 得到社區成員反饋之後，可以進一步會議溝通商討解決方案；
- 在非中文環境需要使用英語。
其實作為中國的開發人員，有除了像 mailing list 和 JIRA 之外。我們也有釘釘群以及視頻的方式可以聯繫到非常多的 Committer。其實更多的就是一個交流的過程，做開源就是要和社區多交流，可以促進項目之間的共同成長。
四、未來展望
- 在未來比較大的工作就是 Pravega schema registry 集成。Pravega schema registry 提供了對 Pravega stream 的元數據的管理，包括數據 schema 以及序列化方式，並進行存儲。這個功能伴隨著 Pravega 0.8 版本發佈了該項目的第一個開源版本。我們將在之後的 0.10 版本中基於這一項目實現 Pravega 的Catalog，使得 Flink table API 的使用更加簡單；
- 其次，我們也時刻關注 Flink 社區的新動向，對於社區的新版本、新功能也會積極集成，目前的計劃包括 FLIP-143 和 FLIP-129；
- 社區也在逐步完成基於 docker 容器的新的 Test Framework 的轉換，我們也在關注並進行集成。
最後也希望社區的小夥伴可以多多的關注 Pravega 項目，促進 Pravega connector 與 Flink 的共同發展。
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