0. 序
在当前数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。
但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。
相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apache Flink就是近年来在开源社区发展不断发展的能够支持同时支持高吞吐、低延迟、高性能分布式处理框架。
1. 什么是 Flink
Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可以部署在各种集群环境，对各种大小规模的数据进行快速计算。
1.1 Flink 发展历史
Flink 诞生于2009年，起初诞生于德国柏林大学，最开始设计是为了解决批处理问题的。于2014年孵化并捐给Apache，2016年开始在阿里大规模应用，从而驶入快车道。
这一切都源于 MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at
Internet Scale，Google发表的一篇论文，讲述了如何在大规模系统中实现高吞吐/低延迟/有状态实时流处理。而Flink也是受到该论文的影响，采用了 Dataflow/Beam 编程模型
1.2 Flink VS Spark VS Storm
说到 Flink，很难不说 Spark，我们再结合老牌实时处理工具 Storm 对比一下各自的优劣性。
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Flink |
Spark |
Storm |
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流计算 |
支持 |
支持（流是特殊的批） |
支持 |
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批计算 |
支持（批是特殊的流） |
支持 |
不支持 |
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批流结合 |
较差（需要实现各自API） |
API |
- |
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机器学习 |
支持 |
支持 |
- |
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计算延迟 |
低 |
较高 |
低 |
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语义保证 |
Exactly Once |
Exactly Once |
At least Once |
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SQL支持 |
支持 |
不支持 |
支持 |
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状态管理 |
支持 |
支持得不够好 |
不支持 |
- 流计算方面
当前的 Flink 就是为了支持流计算而设计的。而 Spark 的流计算是特殊的批，是由连续的微批组成的流式计算。
- 批计算方面
Flink 的批处理是特殊的流，而 Spark 本身的计算模型就是批处理模型。Storm 则不支持批处理。
- 批流融合方面
Flink 的批处理API和流处理API是两套API，导致一个方法为了同时支持批处理和流处理需要实现两次，不过 Flink 的后续版本一直在促进批流融合。
Spark 批流结合则支持的很好，通过 DataFrame 实现的方法既可以支持批处理又可以支持流处理。
- 机器学习方面
Spark 和 Flink 都提供了丰富的机器学习相关方法库。Spark 最近几年的重心都放在了支持机器学习上，并且 Spark 对于 Python以及R都支持得很好，让一些非Java体系的数据开发人员也能很快入手Spark。Flink 对 Python 的支持、优化也在进行中，并且又阿里主导的 Alink - 全球首个批流一体机器学习平台，也在国内外十分受欢迎。
- 计算延迟方面
因为 Spark 是微批处理，因此处理延迟较 Flink 和 Storm 比较较大。
- 一致性语义方面
Flink 和 Storm 都实现了 Exactly Once 语义，而 Storm 如果不借助外部数据库仅支持 At Least Once 语义。
- 状态管理方面
Spark 在有状态实时流处理方面支持地不够好，仅支持有限的方法，例如updateStateByKey 以及 mapWithState。而 Flink 支持非常丰富的状态管理方法，这个我们后面也会说到。
2. Flink 适用于什么场景呢？
我们会在什么时候使用 Flink 呢？或者说哪些场景使用 Flink 能更好地完成呢。
我们来看一个例子，天猫双11成交额实时监控
如果按照传统的方案会是什么架构呢？
首先业务已经由相关人员实时推送至Kafka中，我们会将数据通过ETL工具实时写入数据仓库中，通过数据仓库完成即席查询实时聚合。这种方案可能因大量数据入库导致一部分数据延迟，那么我们还可以通过 Spark 进行数据的预聚合后写入数仓中，这样能减少写入以及查询的成本。但是这个方案还存在延迟的问题：
1. 整个方案即使优化过还存在较大的延迟，数据写入/数据查询
2. 整个方案有太多DB交互过程
那么如果我们用 Flink 会怎么实现呢？
我们会将成交额当作“状态”维护在Flink中，定期更新Redis或者MC，这样我们的图表可以直接从Reids或者MC中直接读取成交额信息，这样可以减少很多DB交互过程，并且Redis或者MC的一次Set或者Get操作也是毫秒级别的。
3. Flink 有哪些特有的功能？
3.1 异步IO
流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，我们通常的做法如向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在结果返回之前，我们的程序无法继续发送用户b的查询请求。这是一种同步访问方式，如下图所示。
图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络交互等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多个请求和回复。也就是说，你可以连续地向数据库发送用户a、b、c等的请求，与此同时，哪个请求的回复先返回了就处理哪个回复，从而连续的请求之间不需要阻塞等待，如上图右边所示，这样能节省很多网络交互等待时间。
3.2 CEP 处理
CEP全称为（Complex Event Processing），Flink CEP库允许你在流上定义一系列的模式（pattern），最终使得你可以方便的抽取自己需要的重要的事件出来。CEP常用于异常检测/行为分析以及实时风控，以下是一个应用简单的模式匹配实现的用户异常登陆检测的例子。
匹配10秒内连续两次登陆失败的行为
3.3 多样的窗口
Flink支持多种多样的窗口来实现各种复杂的统计和计算。常用有以下几种：
- Tumbling Windows（滚动窗口）
各窗口间不重合，常用于实时定时统计，例如服务每秒访问量
- Sliding Windows（滑动窗口）
各窗口间可以重合，常用于判断事件是否连续，例如每1分钟统计最近5分钟服务访问波动。
3.4 状态管理
状态(state)是 Flink 程序某个时刻某个 task/operator 的状态，state数据是程序运行中某一时刻数据结果，这个state数据会保存在taskmanager的内存中，Flink 提供了丰富的状态访问和容错机制支持 Flink 完成有状态的实时流处理。
- 多种数据类型
Value,List,Map,Reducing...
- 多种划分方式
Keyed State,Operator State
- 多种存储方式
MemoryStateBackend, FsStateBackend,RocksDBStateBackend
- 高效备份和恢复
提供Exactly Once保证
4. 为什么Flink收到青睐
了解了 Fink 以及 Flink 相关特性，总结一下为什么 Flink 为什么收到大众的亲睐，被誉为 Spark 的替代品。
- 同时支持批处理和实时流程序处理
- 支持Java和Scala API
- 支持高吞吐/低延迟实时处理数据
- 支持在不同的时间下支持灵活的窗口
- 自动反压机制
- Exactly Once语义保证
- 丰富的状态管理
- 图计算/机器学习/复杂时间处理
5. 当今大数据处理引擎该有的样子
- 强大的处理性能
性能为王，如果数据处理性能上不去，一切都是白搭。
- 批流一体化
即支持批处理又支持流处理，并且批处理和流处理的API能够很好的兼容。
- 强大的状态管理
提供丰富的状态管理方法，支持实现有状态的实时流处理，保证数据处理Exactly Once语义。
- 丰富的功能
提供丰富的接口API，能满足日常工作中各种各样的需求，包括但不限于机器学习、CEP、图计算等。