目录 一、前言 二、状态类型 2.1、Keyed State 2.2、Operator State 三、状态横向扩展 四、检查点机制 4.1、开启检查点 (checkpoint) 4.2、保存点机制 ...
状态 State 与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点:状态 state 。状态在数据处理中是无处不在的。为了产生一个结果,函数一般会聚合某个时间段内 或是一定数量的 events的状态信息 例如计算聚合值,或是发现一个模式 ,有状态的 operators使用流的输入事件以及内部状态,计算出它们的输出。例如,一个滚动聚合operator输出当前它读入的所有的events的总和 ...
2019-05-11 20:56 0 695 推荐指数:
目录 一、前言 二、状态类型 2.1、Keyed State 2.2、Operator State 三、状态横向扩展 四、检查点机制 4.1、开启检查点 (checkpoint) 4.2、保存点机制 ...
1. 状态一致性 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法,也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比,前者到底有多 正确?举例来说,假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后,计数结果是 ...
一、一致性模型概念 提到分布式架构就一定绕不开“一致性”问题,而“一致性”其实又包含了数据一致性和事务一致性两种情况,下面是对强一致性、最终一致性、因果一致性、单调读一致性、单调写一致性、会话一致性的解释。 1.1 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据 ...
当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法,也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比,前者到底有多正确?举例来说,假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后,计数结果是多少?如果有偏差,是有漏掉的计数 ...
应用一致性保障 在Flink中,会自动做检查点,用于故障时恢复一个应用。在恢复时,application的state信息可以根据最近完成的检查点进行重建,并继续运行。不过,仅将一个application的state进行重置并不足以满足exactly-once的保证。 为了给一个应用提供 ...
Cache coherence 本文主要讨论的是内存一致性问题(memory consistency),和缓存一致性(cache coherence)是不同的。在《计算机体系结构:量化方法研究》第五章中,memory consistency是由cache coherence引出的,所以我 ...
本文摘自书籍《Flink 基础教程》 一、一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中,一致性分为 3 个级别 ...
一.Actor模型介绍 在单核 CPU 发展已经达到一个瓶颈的今天,要增加硬件的速度更多的是增加 CPU 核的数目。而针对这种情况,要使我们的程序运行效率提高,那么也应该从并发方面入手。传统的多线程方法又极其容易出现 Bug 而难以维护,不过别担心,今天将要介绍另一种并发的模式能一定程度解决 ...