前言

目前每当我们聊到当下热门的计算引擎的时候，无一例外地会聊到Apache Flink：当下非常火热的流处理计算框架。更是有人拿它和Spark做对比，到底哪个才是现今最好的计算引擎。当然这个已经不是本文所要阐述的主题啦。老实话，笔者本人做的比较多的还是存储领域，对计算领域的知识不敢说是内行。最近也是抽空学习了下Flink的一些概念体系，来分享分享笔者的一个学习心得吧。

Apache Flink到底是什么

Apache Flink是一个计算框架，更准确地来说，它是一个处理有界/无界数据流的计算处理框架。类似于Apache Spark框架，它的计算处理过程也是在内存中做加速计算的。

有界、无界数据流

在Flink的流处理过程中，我们会经常提到有界，无界的数据流概念。那么什么叫做有界/无界的数据流呢？

无界数据流（Bounded Stream）：一个数据流，拥有开始而没有结尾的定义，我们称这种数据流为无界数据流。这种数据流一旦产生，就不会停止，而且需要被连续不断地被处理。
有界数据流（Unbounded Stream）：一个“有头有尾”的数据流。在有界数据流中，有序并不是一个必须的要求。因为当我们接受到一批数据后，还是可以对其做排序的。作为一个有头有尾的数据流，我们可以把它理解为一段有固定大小的数据集合，那么对于有界数据流的处理来说，它完全可以类似于我们平常所说的批处理。

在一段流数据中，有界和无界数据流的概念如下图所示：

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Flink内存加速处理优化

和Spark类似，Flink同样利用内存来进行计算过程的加速，进一步地保证数据计算的低延时性。另外，为了保证Flink错误恢复的一致性，Flink将一些状态数据进行了持久化外部存储的操作（定期checkpoint操作），如下图所示。

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Flink的状态处理

为了保证流计算任务的失败恢复，Flink内部对这块做了很多的工作，包括可插拔的状态后端存储，Exactly-Once语义保证的checkpoint恢复，支持大规模量级的状态存储。

Flink的数据流模型

下面我们来深入Flink框架内部，对内部的数据流模型做进一步地了解。

在数据处理的抽象层面，Flink内部实现了4个层级的抽象，供用户使用选择，如下图所示：

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不同层级对应的使用方法的操作抽象程度各为不同，比如越低层级的操作方法，使用粒度可以做到做精细，但是使用起来不是很方面，学习成本相应也会较高。由比如说最高级别的SQL级别，用户使用起来就会很简单，通过标准的SQL标准语句，也能轻松构建出Flink任务了。

Flink的流处理过程

在Flink的普通任务过程中，一般分为3个模块：

数据源头，Source源。
数据处理，ProcessFunction，也可以理解为此为计算转换过程。
数据结果输出，Sink端。

图示结果如下：

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Window在Flink流处理过程中的应用

在流处理的场景中，我们经常会碰到分段汇总统计的需求，比如说分小时的pv/uv统计。Flink提供了Window窗口的概念来做这样的处理。对于分时段的统计来说，我们可以用时间窗口来做这样的数据处理，当然还有一种是基于记录数的窗口。每当当前窗口过去，此窗口的计算结果值被记录了下来，然后程序开始进行下一个窗口结果的计算。通过Flink内部设计的窗口来做这样的运算后，就无须用户来做时间分段的复杂逻辑控制了。至于窗口的具体实现原理，可以阅读Flink官网对此的介绍。Flink的窗口处理效果如下所示，上面是基于时间的窗口划分，下面是基于fixed-size的窗口，整体是自左向右的不间断的流数据。

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