前言

不知不觉,我们已身处大数据时代。即便是一个在学习和工作中完全不会直接接触到此类技术的人,也会频繁听到“大数据”这个词,仿佛一个企业、一个平台或一项服务不与大数据关联,就没有跟上时代的浪潮。前些年,许多组织或公司徒有“大数据”之名,在技术上仍十分守旧,没有任何创新之实。不过,随着近几年大数据技术普及与传统企业向智能化转型,越来越多的企业都已经具备了获取、处理、存储、分析海量数据的能力。通过用户与大数据服务提供方的互动,大数据逐步渗透到人们生产、生活的各个方面。不得不说,大数据时代真的到来了。

对中小企业来说,它们不具备自研框架的能力,因此更愿意拥抱开源,Apache Hadoop框架及其生态圈的各个框架往往会成为其首选。对大型企业来说,在开发数据工具(计算引擎、存储引擎等)时,也一定会参考这些开源框架的设计思想和代码实现,因为这些框架基本都是从早期研究大数据相关问题的论文中催生的,为后来的框架提供了范式。这些开源框架不仅可以直接运用在真实的生产环境中,解决大数据场景中的一般问题,也可以为个人的学习提供友好的入口。

在我开始参与大数据相关的开发时,Hadoop已成为一种十分经典(甚至给人感觉有点过时)的批处理框架,其在批处理领域几乎已经成为行业标准。那时Spark正处于“新锐巅峰”,不仅在批处理领域能提供比Hadoop更高的性能,在流处理领域也有一定的建树,逐步呈现出“取代”Hadoop的势头。Flink在那时作为“新一代流处理计算引擎”进入我们团队的视野,经过快速研究和验证,我们使用它作为Lambda架构中流处理的一部分,并在生产环境中进行实践。我们在受益于Flink流处理的速度的同时,也对其状态存储机制、时间窗口机制、反压机制等技术细节感到困惑。我们对这几个框架的未来发展保持着期待。

后来,由于工作需要和个人兴趣,我对Flink等框架的源码实现进行了更加细致的研究。在了解了更多企业的技术选型后,我发现Hadoop不但没有被后起之秀淘汰,反而因其稳定性而成为企业处理海量数据的“底牌”;Spark则因其良好的性能和成功的商业化发展,被更加广泛地应用在生产环境的批处理场景中。由此,关于Hadoop和Spark的从入门介绍、最佳实践到源码解析的图书层出不穷,给开发人员带来极大的便利。然而,介绍Flink的图书相对较少,源码解析类的图书则几乎没有。这主要是因为流处理场景比批处理场景复杂得多,而且Hadoop和Spark本身就比Flink更早进入应用领域,研究和应用Flink的团队自然就更少。不过,在批流一体化的方向上,Flink比Spark具有更加先进的设计思想。随着人们对实时性要求的提高,更好的解决方案是将对Spark等框架已有的优化移植到Flink上,而不是为Spark等批处理框架添加更多流处理的特性。实际上,国内许多互联网企业和大数据公司都对流处理服务有广泛的需求,甚至已经开始技术转型。阿里巴巴收购Flink背后的商业公司Data Artisans这个事件也许就暗示了未来技术的发展方向。可以预见,以Flink为代表的批流一体化的计算引擎会在未来占据更加重要的位置。

在这样的背景下,我想将自己对Flink的学习和研究成果成体系地与大家分享。这些内容较为深入,涉及代码的运行流程、底层的数据结构、类与类的依赖关系等,体现了对源码实现细节和相关论文的分析与思考。希望本书对同样热爱技术的同行来说是一本实用之书。

本书基于Apache Flink发行版1.10.2,从面向开发人员的API的使用方式入手,逐步对Flink的源码展开分析。本书主要有以下特点。

首先,本书对源码的实现细节进行详细的分析,不仅在逻辑层面展示核心组件之间的交互方式,而且从代码层面揭示它们之间的关系。通过对细节的掌握,读者可以对Flink的运行流程、设计思想有更加深刻的认识。

其次,本书内容层次分明、循序渐进,从用户熟悉的API开始介绍,基于业务代码的运行流程逐步深入讲解执行图生成、任务调度、数据传输等内容。对于不同的模块,侧重点有所不同。如果想要系统地、全面地了解一个框架,可以将本书的学习路径当作一种参考范例。

最后,本书基于一些社区的讨论和论文,提供了几种Flink的特性优化方案。这些优化方案抽象自真实的生产场景,用于解决十分复杂的业务问题。

本书从基础知识开始讲解,内容由浅入深、循序渐进,特别适合对技术执着和有热情的人阅读。本书的读者对象包括:

想要学习Flink设计原理的应用开发工程师;

希望对Flink进行定制化开发的平台开发工程师;

需要进行架构设计、技术选型的架构师和项目经理;

熟悉其他大数据计算引擎,想要进一步学习流处理计算框架的工程师;

计算机相关专业对Flink技术感兴趣的学生。

本书不仅会介绍Flink核心API的使用方式,而且会对核心流程与重要组件的源码实现细节进行详细的分析,建议读者在阅读本书的同时运行开发工具,对相关代码进行调试,这样将事半功倍。

本书包含两个部分和两个电子附录。

第一部分为第1~10章。第1章是序篇,对Flink的历史、应用场景、架构等进行总体介绍。第2章介绍Flink的应用,主要包含核心API的使用方式。第3~10章分模块介绍Flink的源码实现及其设计思想,主要包括执行图生成、任务调度和执行、数据传输、时间与窗口、状态与容错等。

第二部分为第11~14章。这些章讲解的是针对Flink核心功能的特性开发。在阅读这些章时,可以回顾第一部分的相关内容,这样更能加深理解。这些增强的特性均可运用在生产环境中,相信读者可以从中得到启发,解决棘手的技术难题。

本书还提供两个电子附录,分别介绍Flink中的资源管理和类型系统。

感谢我的良师益友范东来先生,从我初入职场至今,是你给了我最多、最有益的帮助。在写作本书的过程中,你多次给予我技术、写作方面的建议,由衷感谢你无私的经验分享,从你的身上我不仅学到了对技术的执着,也学到了待人的真诚。

感谢人民邮电出版社杨海玲编辑与刘雅思编辑在本书出版过程中给予我的信任与帮助,是你们在选题、审阅、排版等工作上的辛勤付出,才使本书得以顺利出版。

感谢我的好友贺鹏数次帮助我解决技术上的难题,与你交流时总有拨云见日之感,是你让我感受到了技术人的纯粹。

最后,感谢我的父母一直以来对我的支持、关怀与宽容,你们是最棒的。感谢代依珊在我写作过程中给我的陪伴与鼓励,你就像一束温暖的光,让我在漫长的写作过程中倍感温暖。