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 ...
目录 一 前言 二 状态类型 . Keyed State . Operator State 三 状态横向扩展 四 检查点机制 . 开启检查点 checkpoint . 保存点机制 Savepoints 五 状态后端 . 状态管理器分类 . 配置方式 六 状态一致性 . 端到端 end to end . Flink Kafka 实现端到端的 exactly once语义 . Kafka幂等性和事务 ...
2021-04-20 22:23 0 457 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
目录 事件和状态 一致性 一致性级别 强一致 最终一致 什么是不一致? 并发读取和写入之间的时间窗口重叠关系 多版本并发控制(MVCC) 一致性级别对应的场景 并发以及隔离 ...
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 ...
什么是内存一致性模型 内存一致性模型决定了不同的线程对共享内存的访问的可见性,也就是说,当不同的线程写同一块内存时, 读内存会返回什么值. 考虑下面的例子: 初始状态: x = y = 0; Processor 0: (1) x = 1; (2) print (y); Processor ...